模拟退火算法是一种受金属退火过程启发的全局优化算法，适用于解决复杂的非线性优化问题。该算法通过模拟高温物体冷却过程中的热力学行为，以一定的概率接受较差解，从而避免陷入局部最优解。在MATLAB中实现模拟退火算法通常包含以下关键步骤：1.初始化温度参数和初始解2.在当前解的邻域内随机产生新解3.根据Metropolis准则决定是否接受新解4.按照冷却进度表降低温度5.重复迭代直至满足终止条件MATLAB提供了simulannealbnd函数可以直接调用实现模拟退火算法，用户也可以自行编写算法代码。该算法在函数优化、组合优化、参数估计等领域有广泛应用，特别适合目标函数存在多个局部最优解的情况。主要优点包括：-能够以一定概率跳出局部最优-对初始值不敏感-适用于连续和离散优化问题主要参数需要调整：-初始温度-温度下降率-每个温度下的迭代次数-终止条件
