模拟退火算法是一种用于解决优化问题的随机化算法，它能够找到近似最优解。它被广泛应用于数学、物理学、计算机科学、工程学等领域。本文将介绍模拟退火算法的原理和应用。
原理
模拟退火算法的灵感来源于固体物理学中的“退火”过程。在退火过程中，物质被加热到高温后缓慢冷却，最终达到稳定状态。在算法中，我们将问题看做固体物质，将随机扰动看做加热，最终得到问题的最优解。
应用
模拟退火算法被广泛应用于NP难问题的求解，如旅行商问题、装箱问题、图着色问题等。此外，它还被应用于机器学习中的超参数优化、神经网络的训练等方面。
总结
模拟退火算法具有全局寻优能力，能够避免陷入局部最优解的状态。虽然它的迭代次数很大，但是经过优化，其运行速度得以提升。在实践中，模拟退火算法被证明是一种有效的优化方法。