الگوریتم های بازپخت شبیه سازی شده نوعی از تکنیک بهینه سازی تصادفی هستند که برای یافتن راه حل بهینه جهانی در یک فضای جستجوی پیچیده و چند بعدی استفاده می شود. به طور گسترده ای در مسائل بهینه سازی در زمینه های مختلف از جمله فیزیک، علوم کامپیوتر، مهندسی و مالی استفاده می شود.
الگوریتم بازپخت شبیه سازی شده بر اساس اصل بازپخت کار می کند، که فرآیندی است که در متالورژی برای ایجاد خواص مطلوب در یک فلز استفاده می شود. در الگوریتم، مجموعه‌ای از راه‌حل‌ها به‌طور تصادفی تولید می‌شوند و فرآیند جستجو با کاهش تدریجی تصادفی بودن جستجو به سمت راه‌حل بهینه پیش می‌رود.
الگوریتم‌های بازپخت شبیه‌سازی‌شده برای مسائل بهینه‌سازی که فضای جستجو پیچیده است و اجازه یک راه‌حل تحلیلی ساده را نمی‌دهد، مناسب هستند. آنها می توانند به طور موثر راه حل بهینه جهانی را در فضاهای جستجوی بزرگ و پیچیده پیدا کنند.
به طور کلی، نقش الگوریتم‌های بازپخت شبیه‌سازی‌شده در بهینه‌سازی، یافتن کارآمد و مؤثر راه‌حل بهینه جهانی در فضاهای جستجوی پیچیده و چند بعدی است.
تاریخ انتشار: