所以我对整个进化和遗传算法世界还很陌生，我现在正在编写一个优化数组并返回最佳解决方案的过程——适应度。
我现在的算法是通过模拟退火优化的，我可以改变冷却速度和起始温度来改变人口的压力和多样性，得到不同的结果，效果很好。我的问题是，在一种算法中使用两种不同的本地搜索是否可行？例如，假设我将迭代次数限制在 5000 次。是否值得使用 4000 进行模拟退火，然后将剩余的 1000 用于爬山本地搜索，以从第一次本地搜索中找到的值中找到最佳解决方案？还是在一种算法中使用两种不同的本地搜索只是不标准的做法？我是这个编程世界的新手，所以我愿意接受任何建议！