模拟退火算法从本质上说也是一种贪婪算法，但是通过引入了一些策略，避免陷入局部最优解，从而可能找到全局最优解，这一核心策略是（ ）。
未知类型：{'options': ['搜索过程引入了随机因素，即，模拟退火算法以一定的概率来接受一个比当前解要差的解；', '设置较大的初始温度T，可以使获得高质量的解的概率越大；', '采用[img=159x25]17de8b74ca965d1.png[/img]作为降温函数，保证算法对搜索空间进行充分的搜索；', '理论证明了模拟退火算法是一种以概率1收敛于全局最优解的全局优化算法，从而可以保证一定找到问题的全局最优解；'], 'type': 102}
未知类型：{'options': ['搜索过程引入了随机因素，即，模拟退火算法以一定的概率来接受一个比当前解要差的解；', '设置较大的初始温度T，可以使获得高质量的解的概率越大；', '采用[img=159x25]17de8b74ca965d1.png[/img]作为降温函数，保证算法对搜索空间进行充分的搜索；', '理论证明了模拟退火算法是一种以概率1收敛于全局最优解的全局优化算法，从而可以保证一定找到问题的全局最优解；'], 'type': 102}
举一反三
- 以下关于模拟退火算法的介绍，正确的说法有（ ）。 A: 模拟退火其实就是爬山算法，但是它的搜索过程引入了随机因素； B: 模拟退火算法以一定的概率来接受一个比当前解要差的解； C: 模拟退火算法是一种随机算法，并不一定能找到全局的最优解； D: 如果参数设置得当，模拟退火算法搜索效率比穷举法要高；
- 贪心算法一定能求得问题的全局最优解。
- 下面关于贪心算法的说法，正确的是____ A: 使用贪心算法求得的解一定是全局最优的 B: 贪心算法求得的解不能保证是全局最优的 C: Dijkstra算法采用贪心算法，其得到的解未必是最优解
- 对于非线性约束规划模型，以下说法正确的是 A: 梯度算法一定能获得全局最优解 B: 蒙特卡罗法是一种确定性的求解算法 C: 梯度算法可以获得局部最优解 D: 罚函数法结合梯度算法可以获得局部最优解
- 局部最优解不一定是全局最优解，全局最优解一定是局部最优解（）