1、模擬退火算法來源于固體退火原理，是一種基于概率的算法，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時，固體內部粒子隨溫升變為無序狀，內能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序 ， 在每個溫度都達到平衡態，最后在常溫時達到基態，內能減為最小 。
2、模擬退火算法(Simulated Annealing，SA)最早的思想是由N. Metropolis 等人于1953年提出 。1983 年,S. Kirkpatrick 等成功地將退火思想引入到組合優化領域 。它是基于Monte-Carlo迭代求解策略的一種隨機尋優算法 ， 其出發點是基于物理中固體物質的退火過程與一般組合優化問題之間的相似性 。模擬退火算法從某一較高初溫出發，伴隨溫度參數的不斷下降,結合概率突跳特性在解空間中隨機尋找目標函數的全局最優解 ， 即在局部最優解能概率性地跳出并最終趨于全局最優 。
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3、模擬退火算法是一種通用的優化算法，理論上算法具有概率的全局優化性能,目前已在工程中得到了廣泛應用 ， 諸如VLSI、生產調度、控制工程、機器學習、神經網絡、信號處理等領域 。
