模拟退火算法（Simulated Annealing，SA）是一种启发式搜索方法，来源于固体物理学中的退火过程。在优化问题中，模拟退火算法可以用来寻找全局最优解，特别适用于解决复杂度高、解空间大的问题，如TSP旅行商问题、调度问题等。下面以一个简单的分配问题为例，说明如何使用模拟退火算法来求解： 任务描述： 假设你有一组工人和一组任务，每个工人可以完成一个或多个任务，但每个任务只能由一个工人完

目录 Vit模型初始化参数。 余弦退火（Cosine Annealing）。 模型训练。 VisualDL。

1 模拟退火 *问题:**给定一个成本函数f:r^n–>r*，找到一个 n 元组，该元组最小化 f 的值。请注意，最小化函数值在算法上等同于最大化(因为我们可以将成本函数重新定义为 1-f)。 很多有微积分/分析背景的人可能都熟悉单变量函数的简单优化。例如，函数 f(x) = x^2 + 2x 可以通过将一阶导数设置为零来优化，从而获得产生最小值 f(-1) = -1 的解 x = -1 。

一、简介 模拟退火算法来源于固体退火原理，是一种基于概率的算法。将固体加温至充分高的温度，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，分子和原子越不稳定。而徐徐冷却时粒子渐趋有序，能量减少，原子越稳定。在冷却（降温）过程中，固体在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。 模拟退火算法从某一较高初温出发，伴随温度参数的不断下降,结合概率突跳特性在解空间中随机寻

1：固体退火过程        固体退火是将固体加热到熔化，在冷却使之凝固成规整晶体的热力学过程。 文献原文描述：         固体加热时, 固体粒子的热运动不断增强,随着温度的升高 , 粒子与其平衡位置的偏离越来越大 , 固体的规则性逐渐被破 坏 . 当粒子排列从较有序的结晶态变为无序的液态时便完成熔解过程 . 熔解过程的目的是消出系统中原先可能存在的非均匀状态 , 该过程中系统的能量

Python中的模拟退火算法（Simulated Annealing）：高级算法解析 模拟退火算法是一种启发式算法，用于在解空间中寻找问题的全局最优解。它模拟物体退火的过程，通过接受可能使目标函数增加的解，有助于跳出局部最优解，最终找到全局最优解。本文将深入讲解Python中的模拟退火算法，包括基本概念、算法思想、调度策略以及使用代码示例演示模拟退火算法在实际问题中的应用。 基本概念 1.

模拟退火算法 Simulated Annealing 1. 介绍 模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）是一种启发式的优化算法。它适用于在大型离散或连续复杂问题中寻找全局最优解，例如组合优化，约束优化，图问题等。模拟退火是一种随机（概率性）搜索算法，基于物理中固体晶体退火过程的模拟。退火过程中，晶体内部由高能状态向低能状态演化，最终在足够低的温度时稳定在能量最低的状态。

目录 前言（preface） 模拟退火简介（brief introduction of SA） 实例分析（Case analysis） ①初始参数（Initial parameters） ②寻找全局最优解（Find the global optimal solution） ③迭代过程图示 模拟退火算法的不足（shortcoming） ①马尔科夫链长（length of Markov