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（1） 初始序列的给出。初始解是算法迭代的起点,试验表明,模拟退火算法是健壮的,即最终解的求得不十分依赖初始解的选取, 从而本文中初始解由随机函数选取产生。
（2） 扰动的产生即如何产生新解和接收新解。首先,按某种随机机制由当前解产生一个新解，通常通过简单变换(如对部分元素的置换、互换或反演等)产生,可能产生的新解构成当前解的邻域；其次,计算新解伴随的目标函数差,一般由变换的改变部分直接求得；再次, 由接受准则, 即新解更优,或恶化但满足Metropolis准则,判断是否接受新解,对有不可行解而限定解空间仅包含可行解时,还需先判断其可行性；最后,满足接受准则时进行当前解和目标函数值的迭代,否则舍弃新解。在本文中的仿真中，新解的产生为在原来多相码矩阵中任意选取一个位置的码元，改变为随机的相位编码。
（3） 冷却进度表应使得退火温度充分大且衰减得充分慢、L足够大,终止条件通常选为解在连续M个Mapkob链中无任何改变时终止算法。
（4） 退货过程进程参数的选择。主要由温度下降参数 ，退火初温 ，接受恶化解的概率 组成。 的大小决定了退火过程的快慢， 的值越接近于1，退货过程越缓慢，越有可能得到全局最优解，本文中 选择为0.99。初温 通常可由连续几个初始值的方差值决定产生（可取为10 ），初温可高于该温度，但低于该温度会使结果大不到全局最优。本文中根据经验设置初温 为3000。
（5） 接受恶化解的概率P。该概率应该伴随着温度的降低逐渐减小，才会使最后的结果趋于全局最优。本文中，该公式取为 。
该过程的流程图图三所示
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