也就是说：
当温度降到极低时，材料进入最小能量状态的概率为1！
当温度降到极低时，材料进入最小能量状态的概率为1！
当温度降到极低时，材料进入最小能量状态的概率为1！
因此，如果我们运用退火思想放在优化问题上，在降温过程中问题的解进行充分地“热交换”，即进行充分地重新排列，同样可以帮助我们寻找最优解，理论上也会具有达到全局最优解的性能！
这个算法也就是我们常说的“模拟退火算法”。
到此为止，算法已回顾完毕，小智决定借助模拟退火的思想来进行优化，此时感觉就像面朝大海春暖花开。
MMP，刚填完一个坑来一坑，这个时候又遇到了一个问题：怎么构造工厂作业排序优化问题的解？
因为在解答该问题中，需要先构造一个可行解，之后才能对这个可行解进行优化。
在小智抖脚思考许久后，决定还是用最简单的数列来计算。
对于以下这串数字，小智称之为自然循环数列：123456， 123456， 123456， 123456， 123456， 123456。
看得懂什么意思吗？如果看不懂，那就对了！
其实，这里的意思是，尝试先构造一个可行解，序列从左到右，可以翻译为，先加工玩具1的工序1，再到加工玩具2的工序1，……，再到加工玩具6的工序1，再到加工玩具1的工序2，再到加工玩具2的工序2……如此类推。
理论上说，假如没有机器的限制，玩具1完成加工工序1的那一刻，可以开始加工玩具2。
但是，因为有机器的限制，如果玩具1的某个步骤要在机器1上加工，假设此时机器1正在加工别的玩具，那么只有等到机器1完成加工的那一刻，才可以开始加工玩具1的下一步骤。
所以，玩具 i 的第 k 个工序在机器 m 上进行加工，其开始时间为：
