模拟退火算法的和实现方式讲得挺清楚的，代码也不难，看完就能上手。PDF 里用通俗的话解释了Simulated Annealing这玩意儿到底怎么回事。核心思想有点像“先乱跑再慢慢收敛”，用来找接近最优解的方式还挺巧妙的。

最实用的部分是代码实现那块，用的是标准流程，包括温度衰减、邻域搜索、接受准则等等。代码风格挺干净，逻辑也比较清晰，看着舒服。for循环控制迭代，模拟退火的温度控制那段写得还不错。

比如你要优化某个复杂函数的最小值，但解空间大，用穷举肯定不现实。SA 算法就挺合适，尤其适合组合优化场景，比如路径选择、调度问题之类的。响应也快，效果也还行。

如果你想看更多实现方式，可以顺手看看这两个文章：一个是MATLAB 实现，另一个是Rⁿ函数的模拟退火优化算法。不同语言的实现对比着看，理解会更透。

如果你最近正好在搞智能优化算法，这个 PDF 可以直接拿来做参考，或者改一改就能用在项目里，省事。