模拟定位机的介绍
模拟定位机（Simulated Annealing）全局优化算法，它通过模拟物理退火的过程，解决优化问题，能够在参数空间中搜索全局最优解。该算法主要用于在复杂的非线性问题中寻找全局最优解，如神经网络的训练和组合优化问题等。
在模拟定位机的算法中，初始状态的解决方案作为当前最优解，然后进行一系列的迭代调整来寻找更好的解决方案。每一次迭代中，根据温度因子随机选择一个新的解决方案，如果新解决方案比当前最优解更好，则将新解决方案作为当前最优解，并且继续以这个新解决方案为基础进行下一次迭代；如果新解决方案比当前最优解更差，则根据一定的概率接受这个新解决方案，但这个概率会随着温度降低而减小，最后会降至零。这就类似于物理学中的退火过程，随着温度降低时，分子的运动也会减少，最终达到稳定状态。
模拟定位机的优点在于它通用的求解全局最优化问题的方法，而且由于它的随机性，可以跳出局部最优解，并找到全局最优解。它的不足之处在于，其计算量较大，需要对大量的参数进行搜索，并且需要设置合适的参数来保证算法的收敛性和效率。