什么是退火算法？
退火算法是一种概率全局优化算法，源于模拟物质的退火过程。它是利用系统从高能状态到低能状态的转变过程以达到最小能量状态的一种优化方法。
退火算法使用的一组伪随机解决方案，通过接受更差的解决方案，有时可以跳出局部最小值以到达更好的全局最小值。
退火算法的应用：
退火算法经常用于解决诸如旅行商问题、连续化的优化问题、k-Means聚类问题等组合优化问题。此外，它还被应用于学习神经网络。
退火算法的优点：
1. 对于一些复杂的组合优化问题，退火算法的效果经常是最好的。
2. 它可以被很好地并行化，而不至于降低效率。
3. 算法模型灵活，方法多样，可以根据不同的实际问题，调整求解过程中的参数设置。
退火算法的缺点：
1. 在使用退火算法求解问题时，对初始状态和参数设置非常敏感。
2. 算法计算量大，需要占用大量的内存空间，对计算机的性能要求较高。
退火算法作为一种优秀的全局优化算法，具有无数的应用领域，未来还有很大的发展空间。
