模拟退火遗传算法（Simulated Annealing Genetic Algorithm，SAGA）结合了模拟退火算法（Simulated Annealing，SA）和遗传算法（Genetic Algorithm，GA）的优点，用于解决组合优化问题。以下是其原理的概述：

1. 遗传算法（GA）：

   • 遗传算法是一种基于生物进化原理的启发式算法，通常用于解决优化问题。
   • GA模拟了自然选择、交叉和变异等生物进化过程，通过维护一个种群，通过选择、交叉和变异操作逐代优化种群中的个体。

2. 模拟退火算法（SA）：

   • 模拟退火算法是受金属冶炼中退火过程启发的一种全局优化算法，通过模拟固体物质在加热过程中的原子运动来寻找最优解。
   • SA通过接受不是立即更好的解的策略来逐步接近全局最优解，以一定的概率接受劣质解以防止陷入局部最优解。

3. SAGA的原理：

   • SAGA将模拟退火和遗传算法相结合，利用GA的种群搜索和SA的局部搜索能力来解决组合优化问题。
   • 在SAGA中，GA负责全局搜索，维护一个种群，通过选择、交叉和变异操作来搜索解空间。
   • 而SA则负责局部搜索，通过模拟退火的思想，在每一代种群中随机选择一个个体，并以一定的概率接受劣质解进行局部搜索。
   • 这种结合能够在遗传算法的全局搜索能力和模拟退火的局部搜索能力之间取得平衡，有效地在搜索空间中寻找较优解。

总的来说，SAGA将遗传算法和模拟退火算法相结合，充分发挥两者的优势，同时避免它们的局限性，从而更有效地解决组合优化问题。

效果如下：

代码获取方式如下：

https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2clZpw