优点
1.允许探索广泛的问题空间：模拟退火可以探索广阔的问题空间，无论问题的复杂程度如何，都能找到最优解。
2.避免陷入局部最优：模拟退火算法避免陷入局部最优并跳出局部最优。这允许算法找到全局最优解而不是局部最优解。
3. 省时：模拟退火通常可以通过快速收敛到一个解决方案来节省时间，尤其是在需要大量计算的问题中。
4. 不需要严格的要求：模拟退火不是严格的数学算法，它很灵活，可以修改以适应特定问题。
缺点
1. 复杂性：模拟退火是一种难以理解和实施的算法，需要对数学和计算科学有深入的了解。
2. 收敛速度慢：算法收敛到一个解的速度可能非常慢，或者收敛到一个次优解。因此，可能需要大量时间投入才能找到融合解决方案。
3.多次迭代和重复：模拟退火可能需要多次迭代和重复，这在计算上可能是昂贵的。
4. 对初始条件敏感：算法对初始条件或起点敏感，这会显着影响算法的结果。
发布日期: