Некоторые отличия алгоритма имитации отжига от других методов оптимизации:

• Использование параметра температуры. 1 Он управляет вероятностью принятия худших решений в процессе поиска. 1 Изначально температура высокая, что позволяет алгоритму исследовать широкий спектр решений, включая те, которые хуже текущего. 1 По мере уменьшения температуры алгоритм становится более избирательным, отдавая предпочтение решениям, улучшающим объективную функцию. 1
• Применение случайности. 2 Алгоритм использует случайные операции для изменения состояния решения и выбора следующего состояния. 2 Это позволяет исследовать различные области пространства поиска и избегать застревания в локальных оптимумах. 2
• Устойчивость к невыпуклым и шумным целевым функциям. 1 В отличие от градиентных методов, имитация отжига не использует производные. 1
• Простота реализации. 1 Имитация отжига относительно проста в реализации и не требует информации о градиенте, что делает её подходящей для задач, в которых объективная функция недифференцируема или прерывиста. 1
• Эффективность в сложных задачах. 1 Имитация отжига особенно полезна для решения задач комбинаторной оптимизации, где традиционные методы не справляются из-за высокой сложности. 1
• Возможность комбинировать с другими методами оптимизации. 1 Например, имитацию отжига можно комбинировать с локальным поиском для повышения эффективности. 1