模拟退火算法（Simulated Annealing Algorithm）是一种近年来在全局搜索领域广泛应用的算法，并在旅行商问题、装箱问题、图着色等领域取得了较好的应用效果。
模拟退火算法是通过模拟固体物质从高温过度到低温的冷却过程，达到优化物体能量的目的。在搜索过程中，模拟退火允许一定概率的“错误”样本出现，从而使算法跳脱当前局部最优解，达到全局搜索的目的。
与其他算法相比，模拟退火算法能够逃避局部最优解，从而降低算法搜索结果被限制在局部最优解的概率。同时算法实现简单，不需要对搜索空间的特性做出太多的限制。
在使用模拟退火算法时，我们需要对初始解进行自适应调整，让搜索空间尽量地覆盖所有解域的解，并增强算法的全局搜索能力。在求解过程中，退火过程中的温度调度、能量公式的设定等因素直接影响到算法的搜索效果和收敛速度。
总的来说，模拟退火算法作为一种全局搜索算法，适用于各种不规则类型的问题。通过合理的参数设置，可以大大提高算法的搜索效率和效果。在实际应用过程中，我们可以结合具体问题特性，对算法进行优化和改进，使得算法实现更加高效快捷。
