题目
模拟退火算法是将______引入到组合优化领域,进行抽象,建立某种简单模型,按不同的连接方式组成不同的网络。A 固体物质B 病毒C 燃烧过程D 退火思想
模拟退火算法是将______引入到组合优化领域,进行抽象,建立某种简单模型,按不同的连接方式组成不同的网络。A 固体物质
B 病毒
C 燃烧过程
D 退火思想
题目解答
答案
模拟退火算法的灵感来源于金属加工中的退火过程。在物理学中，退火是一种处理金属和玻璃的技术，涉及将材料加热到高温然后缓慢冷却，以减少材料内部的缺陷，使其达到更稳定的状态。模拟退火算法通过模仿这个物理过程，采用了一种随机化的技术来避免求解优化问题时陷入局部最优解，从而更有可能找到全局最优解。
在算法中，这种“退火”思想体现在逐渐降低“温度”参数，控制搜索过程中的随机性，从而允许算法在初期探索更广泛的解空间，随后逐渐集中于寻找最优解。
因此，模拟退火算法是将 D 选项，“退火思想”，引入到组合优化领域的。
正确答案是D。
解析
考查要点：本题主要考查对模拟退火算法核心思想来源的理解，需要明确其灵感来源于物理中的退火过程。
解题关键：
- 退火思想是模拟退火算法的核心，其本质是通过模拟金属材料加热后缓慢冷却的过程，优化问题的解。
- 其他选项（如固体物质、病毒、燃烧过程）与算法的抽象思想无关，属于干扰项。
模拟退火算法的灵感来源于金属退火这一物理现象：
- 退火过程：金属材料加热后，原子排列变得无序；缓慢冷却时，原子逐渐排列到更稳定的晶格结构中，缺陷减少。
- 算法模拟：
- 温度参数对应物理中的温度，控制算法的随机性。
- 高温阶段允许算法接受“较差解”（类比原子无序排列），扩大搜索范围。
- 低温阶段逐渐聚焦最优解（类比原子稳定排列）。
- 选项排除：
- A、C涉及具体物理现象，未体现算法抽象思想。
- B（病毒）与优化过程无关。
- D（退火思想）直接对应算法的核心机制。