1.模拟退火算法模拟退火算法来自于固体退火的原理。固体被加热到足够高的温度，然后慢慢冷却。当加热时，固体中的粒子随着温度的升高而变得无序，内能增加。当缓慢冷却时，粒子逐渐变得有序，在每个温度下都达到平衡状态，最终在室温下达到基态，内能降至最低。
2.根据Metropolis准则，粒子在温度t下趋于平衡的概率为e-δ e/（kt），其中e是温度t下的内能，δe是其变化量，k是玻尔兹曼常数。
亲爱的朋友们大家好，编辑Mosimosi将为亲爱的朋友们解答以上问题。metropolis criterion翻译，metropolis criterion，这个很多人还不知道，现在我们往下看！
3.利用固态退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值F，温度T演化为控制参数T，即得到求解组合优化问题的模拟退火算法:从初始解I和控制参数初始值T开始，对当前解重复“生成新解→计算目标函数差→接受或拒绝”的迭代， 并且T值是逐渐衰减的，算法结束时的当前解就是得到的近似最优解，这是一种基于蒙特卡罗迭代求解方法的启发式方法。
4.退火过程由冷却程序控制，包括控制参数的初始值t及其衰减因子δt、每个t值的迭代次数l和停止条件s..
牛皮克拉斯的大致内容分享到此结束，希望对各位有所帮助。