模擬退火法原理
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Python — 模擬退火演算法(Simulated Annealing
https://medium.com
其靈感來自於冶煉金屬的降溫過程，於此過程中熱運動趨近於穩定，等同於優化過程中解的收斂。在以下本文中，針對SA的算法原理除了會說明其流程步驟之外，也會 ...
五分鐘了解模擬退火演算法(SA)
https://tzuchieh0931.medium.co
模擬退火演算法(Simulation annealing;SA)以溫度下降的方式在一定機率下接受較差的解，能夠藉此方式跳出區域最佳解，往更好的解前進.
啟發式演算法– 模擬退火演算法
https://andy850701.pixnet.net
說明： 基本上SA 在流程上與II 是一樣的，初始解、生出新的解、接受新的解、是否達標終止條件，其中只有接受新的解這點會不一樣，所以將重點放在他身上。
實作：通用的「模擬退火法」架構
https://ccckmit.github.io
當溫度很高的時候，模擬退火法基本上就像隨機亂走一樣，但是當溫度逐漸下降之後，模擬退火法就會逐漸凝固，只能朝著較好的解前進，向著較差解前進的機率會逐漸縮小。 當溫度幾乎 ...
模拟退火算法
https://baike.baidu.hk
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找目标函数的全局最优解，即在局部最优解能概率性地跳出并最终趋于全局最优。
模拟退火算法详细讲解（含实例python代码）
https://blog.csdn.net
模拟退火算法是通过赋予搜索过程一种时变且最终趋于零的概率突跳性，从而可有效避免陷入局部极小并最终趋于全局最优的串行结构的优化算法。
模擬退火
https://zh.wikipedia.org
「模擬退火」來自冶金學術語退火，是將材料加熱後再經特定速率冷卻的技術，目的是增大晶粒的體積，並且減少晶格中的缺陷，以改變材料的物理性質。 材料中的原子原來會停留在使內能有局部最小值的位置，加熱使能量變大，原子會離開原來位置，而隨機在其他位置中移動。 退火冷卻時速度較慢，使得原子有較多可能可以找到內能比原先更低的位置。
模擬退火演算法
https://wiki.mbalib.com
模擬退火的原理也和金屬退火的原理近似：將熱力學的理論套用到統計學上，將搜尋空間內每一點想像成空氣內的分子；分子的能量，就是它本身的動能；而搜尋空間內的每一點， ...
簡介導引模擬退火法及其應用
https://www.phys.sinica.edu.tw
退火是一種物理過程，一種金屬物體再加熱至 一定的溫度後，它的所有分子在狀態空間中自由運 動。 隨著溫度的下降，這些分子逐漸停留在不同的 狀態。