模拟退火算法是一种基于物理学中退火过程的随机搜索算法，广泛应用于解决复杂的优化问题。其核心思想是通过模拟金属退火的过程，逐步降低系统的能量状态，从而找到全局最优解。该算法具有较强的全局搜索能力，能够有效避免陷入局部最优。

在实际应用中，模拟退火算法首先从一个初始解开始，通过随机扰动生成新的解，并根据目标函数值的变化决定是否接受新解。如果新解更优，则直接接受；否则，以一定概率接受较差解，这一机制有助于跳出局部最优解。此外，算法通过设置温度参数，逐步降低搜索空间的随机性，最终收敛到较优解。

该算法的优点在于简单易实现，对初始解要求较低，适用于非线性、多峰等问题场景。然而，其收敛速度较慢且对参数（如初始温度和降温速率）敏感，需要进行细致调参。尽管如此，模拟退火算法仍是解决复杂优化问题的重要工具之一。