模拟退火是一个随机局部搜索方法,首先介绍了全球组合的单目标优化问题,允许渐进收敛算法的解决方案。延长版本引入了多目标优化允许建设near-Pareto最佳解决方案通过捕获nondominated归档解决方案,同时探索可行域。虽然模拟退火提供了一个探索和利用之间的平衡,多目标优化问题需要一个特殊的设计来实现这种平衡由于许多因素,包括目标函数的数量。因此,许多变体引入了多目标模拟退火的文学。综述艺术的状态的模拟退火算法在多目标优化领域的关注。