我认为我已经基本理解了模拟退火的概念。它的基本原理是在算法开始时通过加入随机解来覆盖搜索空间的更大区域，然后随着算法的运行逐渐减少随机性。
但我有点困惑，不知道如何将这种方法融入我的遗传算法中。
能否有人给我一个简单的解释，告诉我需要做些什么，并且确认一下我对模拟退火工作原理的理解是否正确？
回答：
在构建遗传算法的新一代个体时，有三个随机因素需要考虑：
- 根据比例适应度优先匹配父代个体，
- 选择交叉点，
- 对后代进行变异。
对于第二个因素，你通常使用均匀随机分布，所以没有太多可以调整的地方。你可以考虑在选择父代个体时加入一些随机因素，然后逐渐减少这种随机性。但这违背了遗传算法的精神，而且（更重要的是）我认为这样做不会带来多少好处。实际上，我认为这可能会有害。
这就剩下第三个因素——随着世代的推移，将变异率从高变异调整到低变异。
事情真的没有比这更复杂了。
