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模拟退火通过在搜索的早期阶段以概率接受较差的解来帮助避免陷入局部极小值。这种接受由一个称为“温度”的参数控制，该参数从高位开始逐渐降低，允许算法在收敛之前更广泛地探索解空间。
适用条件：需要一个初始解和一个高的初始温度。；使用冷却计划逐渐降低温度。；采用接受准则根据当前温度决定是否接受较差的解。
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模拟退火通过在搜索的早期阶段以概率接受较差的解来帮助避免陷入局部极小值。这种接受由一个称为“温度”的参数控制，该参数从高位开始逐渐降低，允许算法在收敛之前更广泛地探索解空间。
适用条件：需要一个初始解和一个高的初始温度。；使用冷却计划逐渐降低温度。；采用接受准则根据当前温度决定是否接受较差的解。
模拟退火中的温度参数控制在搜索期间接受较差解的概率。最初，温度很高，允许算法探索广泛的解，包括那些使当前路线变差的解。
适用条件：算法处于搜索的早期阶段。；温度最初很高。；温度根据冷却计划随时间降低。
局部搜索优化从一个初始解开始，并迭代地应用小的变化（如2-Opt交换）来寻找更好的解。其主要限制是它可能陷入局部极小值，即找不到任何立即改进的状态，尽管可能存在全局更好的解。
适用条件：需要一个初始可行解。；需要定义一个解的邻域（例如，所有可通过一次2-Opt交换到达的解）。；迭代地移动到邻域中更好的解，直到达到局部最优。