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本篇文章深入解析了塞特優化程式(Simulated Annealing, SA)與其他優化技術的比較,提供了詳細的概念介紹與實施步驟。塞特優化程式以其獨特的隨機性和簡單的實現過程,在計算機科學領域中備受關注。文章中不僅探討了SA的優勢,如避免局部最小值及應用廣泛,還對比了遺傳算法、粒子群優化及禁忌搜索等技術的特點與應用場景。讀者將能夠理解不同優化技術在解決複雜問題時的優劣勢,並依據具體需求選擇適合的演算法。