， 稱為 模擬 退火 法 （ ５ ） 。 模擬 退火 法 之所以 被 視為 一般性 問題 解法 ， 是 因為 它 與 所 欲 處理 問題 的 詳細 機制 無關 ， 只要 找出 描述 問題 的 價值 函數 ， 再 將 整 個 問題 視為 一 熱力學 系統 ， 使用 統計 力學 及 蒙地卡羅 法 （ ＭｏｎｔｅｃａｒｌｏＭｅｔｈｏｄ ） （ ６ ） 模擬 的 技巧 ， 使 此 熱力學 系統 從 高溫 混亂 狀態 慢慢 降至 低溫 有 序 狀態 〔 註 ： 降溫 速度 不可 太 快 否則 會 造成 焠冷 （ ｑｕｅｎｃｈ ） 現象 ， 使 系統 陷 在 局部 極值 （ ｌｏｃａｌｍｉｎｉｍｕｍ ） 而 非 真正 的 全 域 極值 （ ｇｌｏｂａｌｍｉｎｉｍｕｍ ） 〕 ， 則 可以 找到 價值 函數 的 極值 所 對應 的 組態 。 雖然 模擬 退火 法 不 受 問題 的 限制 ， 但 其 效率 並 不 高 ， 若要 得到 接近 極值 ３％ 的 誤差 內 ， 費時 （ 也 就 是 複雜 程度 ） 約 （ ｎ３ｌｏｇｎ ） （ ７ ） 。 想 獲到 更 精準 的 極值 ， 就 必須 耗費 更 長 的 時間 。 五 、 混合型 演算法 （ ＨｙｂｒｉｄＡｌｇｏｒｉｔｈｍ ） （ ） 年 中心 同仁 發展出 混合型 演算法