💻 MATLAB模拟退火算法（SA）详解（一）：算法入门 🔧

模拟退火算法（Simulated Annealing, SA），是一种源于物理学的优化算法，广泛应用于解决复杂的全局优化问题。它模拟了固体退火的过程，通过逐步降低温度来寻找最优解。对于编程爱好者来说，MATLAB 是实现这一算法的理想工具！

首先，理解模拟退火的核心思想至关重要：在搜索过程中允许一定概率接受较差解，从而避免陷入局部最优解的陷阱。具体步骤包括初始化参数、定义目标函数、设置初始温度和冷却速率等。例如，在求解旅行商问题时，算法会随机调整路径，并依据能量变化决定是否接受新路径。

初学者可以从简单的数学函数优化开始实践，如 f(x) = x^2 - 5x + 6。使用 MATLAB 编写代码时，需注意温度递减策略和终止条件的设计。随着学习深入，你将发现该算法的强大适应性！🌟

无论是学术研究还是工程应用，掌握模拟退火算法都是一项宝贵技能。快来一起探索它的奥秘吧！🎯