背景
这个方法来自金属热加工过程的启发。在金属热加工过程中，当金属的温度超过它的熔点（Melting Point）时，原子就会激烈地随机运动。与所有的其它的物理系统相类似，原子的这种运动趋向于寻找其能量的极小状态。在这个能量的变迁过程中，开始时，温度非常高， 使得原子具有很高的能量。随着温度不断降低，金属逐渐冷却，金属中的原子的能量就越来越小，最后达到所有可能的最低点。
应用
利用模拟退火的时候，让算法从较大的跳跃开始，使到它有足够的“能量”逃离可能“路过”的局部最优解而不至于限制在其中，当它停在全局最优解附近的时候，逐渐的减小跳跃量，以便使其“落脚 ”到全局最优解上。
具体操作
从一个问题的原始解开始，用一个变量代表温度，这一温度开始时非常高，而后逐步减低。在每一次迭代期间，算法会随机选中题解中的某个数字，使其发生细微变化，而后计算该解的代价。关键的地方在于计算出该解的代价后，如何决定是否接受该解。 如果新的成本更低，则新的题解就会变成当前题解，这与爬山法类似；如果新的成本更高，则新的题解与概率 P 被接受（一开始的时候，T很高，导致P很大，于是就有了足够的能量逃离局部最优）。这一概率会随着温度T的降低而降低。即算法开始时，可以接受表现较差的解，随着退火过程中温度的不断下降，算法越来越不可以接受较差的解，知道最后，它只会接受更优的解。 其中P = exp[-（newcost - oldcost）/ T ] 其中newcost是新解的成本，oldcost是当前成本，T为当前温度。算法以概率P接受新的解。可见，当温度很高或者新旧解差别很大时，概率P都会很大。