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模拟退火算法（Simulated Annealing，SA）是一种全局优化算法，其基本思想是通过一定的概率接受劣解，以避免陷入局部最优解。它模拟了物质固体退火时的过程，即将物质加热至高温状态，然后缓慢冷却，使其达到稳定状态。在优化问题中，这个过程被用来搜索全局最优解。
🔗 运行环境：Matlab 🚩 撰写作者：左手の明天 🥇 精选专栏：《python》 🔥 推荐专栏：《算法研究》 🔐#### 防伪水印——左手の明天 #### 🔐 💗 大家好🤗🤗🤗，我是 左手の明天 ！好久不见💗 💗今天分享 matlab数学建模算法 —— 模拟退火算法 💗
预测效果 基本描述 1.Matlab实现MSADBO-CNN-LSTM基于改进蜣螂优化算法-卷积神经网络-长短期记忆神经网络多特征回归预测； 2.运行环境为Matlab2021b； 3.data为数据集，excel数据，输入多个特征，输出单个变量，多变量回归预测， main.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹；
模拟退火算法（Simulated Annealing，SA）是一种全局优化算法，其基本思想是通过一定的概率接受劣解，以避免陷入局部最优解。它模拟了物质固体退火时的过程，即将物质加热至高温状态，然后缓慢冷却，使其达到稳定状态。在优化问题中，这个过程被用来搜索全局最优解。
1. 简述 相信没有相关物理知识背景的小伙伴看到“退火”二字是一脸懵逼的...固体的退火过程指的是将固体加热至足够高的温度，再使其慢慢冷却的过程。在加热过程中，原本有序排列的内部粒子开始无序运动，此时固体的内能不断增大；而在降温过程中，粒子的排
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