退火算法：如何解决复杂优化问题

退火算法(Annealing Algorithm)，是一种优化解决复杂问题的算法。它模拟物理中原子固体材料加热过程时随温度改变出现液态、气态、固态等不同状态的过程，通过接受概率来避免局部最优解。

退火算法是通过对问题的搜索过程中考虑全局最优解的能力而获得高质量解决方案的。退火算法本质上是一种随机优化算法，因此它们非常适合于处理NP-hard问题和无约束问题。退火算法允许解决复杂优化问题，例如在制造过程中的调度问题、路径优化等等。

退火算法是简单的模拟加热和冷却过程决策的算法。这个过程可以用一个相对简单的方程来描述，但是需要基于物理现象的理解和计算建立。在退火算法中，需要设置一定的初始参数，例如界限、初始化温度和冷却率，这些参数需要根据问题的特定要求和实验经验进行调整。