我已经创建了一个爬山算法，它会随机生成一个解，然后复制该解并进行少量变异，看看是否能得到更好的解。如果确实如此，它会保留新解并丢弃旧解。

如果我想在这个算法中加入模拟退火，我可以从一个较高的变异率开始，每次生成新解时稍微降低变异率吗？

我假设变异率将作为模拟退火算法的温度，这是正确的吗？

回答：

变异率确实可以作为退火的温度，但如果每次都选择更好的解，并不能实现完美的模拟退火。

你需要根据解的改进程度和变异率（即deltaE和温度）来选择更好的解，这样才能让模拟退火跳出局部最优。如果你总是选择最佳解，你可能会陷入局部最优。