模拟退火算法是一种用于解决组合优化问题的强大方法，特别是在旅行商问题（TSP）中。它模仿了固体物质在冷却过程中能量逐渐降低的过程。通过不断地随机扰动当前解，并以一定概率接受比当前解更差的新解，模拟退火算法能够在搜索空间中找到接近全局最优解的解。
在图论中，TSP问题要求找到访问每个城市一次并返回出发城市的最短路径。这个问题是NP难的，因此精确求解对于大规模问题来说是不现实的。模拟退火算法提供了一种有效的近似求解方式，能够快速找到一个较为满意的解。
在实际应用中，模拟退火算法的性能高度依赖于其参数的选择，如初始温度、降温速率等。选择合适的参数可以显著提高算法的效率和准确性。
希望这篇简要介绍能够帮助大家更好地理解模拟退火算法及其在解决TSP问题中的应用。如果你对这个主题感兴趣，不妨尝试自己实现一下，感受一下算法的魅力吧！🔍✨