模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）是一种用于全局优化问题的随机搜索方法，灵感来源于固体材料的退火过程。在物理学中，退火是指将固体加热到足够高的温度并缓慢冷却的过程，这样可以使材料内部的原子重新排列，达到能量最低的状态。模拟退火算法正是利用了这一思想来寻找复杂优化问题中的最优解或近似最优解。

首先，模拟退火算法通过一个初始解开始，然后逐步探索解空间。在这个过程中，算法会接受比当前解更差的新解，这种接受概率随着算法迭代次数的增加而逐渐减小，这与退火过程中的降温过程相对应。通过这种方式，模拟退火算法能够跳出局部最优解的陷阱，最终找到全局最优解或者接近全局最优解。

此外，模拟退火算法还提供了一系列参数设置，如初始温度、冷却速率和停止准则等，这些参数的选择对算法的性能有着重要影响。正确地选择这些参数可以帮助我们有效地解决各种复杂的优化问题，例如旅行商问题、图着色问题以及机器调度问题等。