模拟退火法解决最优路径选择问题文献综述

最优路径选择问题是物流、交通、机器人等领域的核心问题之一，高效的路径规划算法对于提高效率、降低成本至关重要。

模拟退火算法作为一种元启发式算法，具有跳出局部最优解、全局搜索能力强等优势，被广泛应用于解决最优路径选择问题。

本文首先介绍了最优路径选择问题的背景和研究意义，以及模拟退火算法的基本原理；其次，对模拟退火算法在最优路径选择问题中的应用研究现状进行了综述，包括算法改进、参数优化、混合算法等方面；接着，对现有的主要研究方法进行了分类阐述，并分析了各种方法的优缺点；最后，对模拟退火算法解决最优路径选择问题的未来研究方向进行了展望。

关键词：最优路径选择；模拟退火算法；元启发式算法；路径规划；算法改进

随着经济全球化和信息技术的快速发展，物流、交通、机器人等领域的规模日益扩大，对路径规划的效率和质量提出了更高的要求。

最优路径选择问题旨在找到从起点到终点，满足特定约束条件（如时间、距离、成本等）的最优路径，其应用范围涵盖了交通运输、物流配送、机器人导航、网络路由等众多领域。

模拟退火算法（SimulatedAnnealing，SA）是一种基于蒙特卡洛迭代求解策略的随机寻优算法，其灵感来源于固体退火原理。

模拟退火算法从一个高温状态开始，通过不断降低温度，并结合Metropolis准则，以一定的概率接受劣解，从而跳出局部最优，最终找到全局最优解或近似最优解。

模拟退火算法具有参数设置简单、鲁棒性强、易于实现等优点，被广泛应用于解决各种组合优化问题，包括最优路径选择问题。

近年来，国内外学者对模拟退火算法解决最优路径选择问题进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。