同年，江加等人對仿照退火算法在接連變量全局優化成績中的利用遏制了研究，并給出了具體的完成軌范，引見了有用的選擇掌控參數的方式，企口硬木地板廠家針對接連變量的特地性，也給出了有用的新解產生方式；同年，楊慶之等答謝理處理尺度仿照退火算法搜刮空間過大，難以把持范圍學問等成績，提出了具有約東指點的隱約退火算法，并給出了關于抽樣次數選擇、新解產生等成績的一些新方式，以間歇過程生產療養為背景遏制的算法仿真試驗講明，利用該算法后，收斂速率有了較大的提高高齊圣等人于2002年基于平均假想的思想，針對參數假想中的一類非線性算計成績提出了一種用于全局優化的仿照退火并行算法：同年，耿對等人利用人工神經收集的方式設立直立多變量與多方針函數之間的干系，并將仿照退火算法與人工神經收集BP（ErrorbackPropagation）算法相分散，處理了這類龐大體系中多函數變量與多方針函數之間沒有確定的解析干系而沒法直接優化的艱苦，并為處理多變元非線性龐大體系的優化成績供給了一種新的、的方式。

而今，仿照退火算法迎來了昌隆時代，不論是實際研究還是利用研究都成為了十分搶手的課題。特地是仿照退火算法的利用研究顯得非分特地活躍，已被用于經濟、超大范圍集成電路的角逐爭辯機的贊助假想、形勢辨認和圖象處理處罰、求解“NP完全成績”、圖的分派成績、人工智能和人工神經收集、離散/接連變量的構造優化成績等，企口硬木地板廠家在化學工程、體系科學和操持、光學工程、地球物理反演等范圍都得到了利用。在它得到實踐利用后，因為在解決部門小成績上的凸起施展分析而快速得到人們的喜好，也惹起了浩繁學者廣泛的研究愛好，使仿照退火算法得到了與日俱增的展開。

國內引進仿照退火算法的歷史較短，相比于遺傳算法、蚊群算法所遏制的研究也不是許多，而且大多數都是關于仿照退火在工程等方面的實踐利用以及調查算法的實踐結果和屈服，較少對其實際性有深化的研究上面引見常常在實踐中被利用的仿照退火算法的改進算法仿照退火算法在迭代過程中不但能夠大概擔負方針函數向好的標的方針行進的解，而且能夠大概在定限度內擔負使方針函數惡化的解，這使得算法能夠大概地跳出部門小的陷，但關于具有多個值的工程問題，該算法就很難包管終得到的優解是全體搜刮過程中曾經到達過的優解。為理處理這一成績，企口硬木地板廠家能夠為算法促進一個“記憶器”.經過過程“記憶器”來記取搜刮過程中曾經閃現過的好成果，從而能夠提高終得到的優解的質量具有記憶才干的仿照退火算法的具體完成過程。