模拟退火(Simulated Annealing)是一种优化算法,常用于解决复杂的组合优化问题。它模拟了固体退火的过程,通过在解空间中随机搜索,并以一定的概率接受劣解,从而避免陷入局部最优解,最终找到全局最优解。
模拟退火算法的基本原理是通过不断降低温度来控制搜索过程。初始时,温度较高,搜索过程更加随机,有较大概率接受劣解。随着温度的降低,搜索过程逐渐趋向于局部搜索,减少对劣解的接受概率。最终,温度降至接近于零时,算法收敛于一个较优解。
模拟退火算法在很多领域都有广泛的应用,例如组合优化问题、图形识别、机器学习等。在云计算领域,模拟退火算法可以用于资源调度、任务分配、网络优化等问题的求解。
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