模拟退火算法是一种通过模拟物理退火过程来解决优化问题的算法。它是一种全局优化算法，可以在搜索空间中找到全局最优解或近似最优解。

模拟退火算法的基本思想是通过引入一个温度参数来控制搜索过程。在搜索过程中，随机生成一个初始解，然后根据一定的规则进行迭代搜索。每次迭代时，算法将当前解与邻域内的解进行比较，如果邻域内的解更优，则接受新解。如果邻域内的解不如当前解，则以一定概率接受邻域内的解。概率大小由当前温度和新解与当前解的差距决定。随着搜索的进行，温度逐渐降低，接受劣解的概率也逐渐降低，最终达到全局最优解或近似最优解。

模拟退火算法的优点是能够在大规模、多维度的搜索空间中找到全局最优解或近似最优解。同时，算法具有较好的鲁棒性，对于初始解的选择不敏感，且能够避免陷入局部最优解。

然而，模拟退火算法的效率不如其他一些优化算法，如遗传算法和粒子群算法。因此，在实际应用中，需要根据具体问题选择合适的算法。

总之，模拟退火算法是一种有效的全局优化算法，适用于大规模、多维度的优化问题。