💻✨Machine Learning学习笔记(八)模拟退火算法 🌟

模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)是一种用于解决优化问题的强大工具，尤其适合处理复杂且非线性的问题。它模拟了金属退火的过程，通过逐步降低“温度”来寻找全局最优解。在R语言中实现这一算法，不仅能帮助我们理解其原理，还能快速验证效果。

首先，我们需要定义目标函数，这是优化的核心。接着，设置初始参数，比如初始温度、冷却速率等。随着算法运行，每次迭代都会随机调整当前解，并基于Metropolis准则决定是否接受新解。高温阶段允许更多次的随机跳跃，低温阶段则逐渐收敛到局部最优。

林林总总的操作细节，可通过R语言轻松实现！例如使用`runif()`生成随机数，用`plot()`绘制过程图，直观感受温度下降与解的变化趋势。此外，还可结合可视化技术，动态展示搜索路径，让整个过程更加生动有趣。

总之，模拟退火算法就像一位耐心的探险家，在复杂的解空间里不断探索，最终找到隐藏的最佳答案！🚀🔥