以下哪些技术可以提高模拟退火算法的效率

A.增加升温或重升温过程。在算法进程的适当时机，将温度适当提高，从而可激活各状态的接受概率，以调整搜索进程中的当前状态，避免算法在局部极小解处停滞不前。

B.增加记忆功能。为避免搜索过程中由于执行概率接受环节而遗失当前遇到的最优解，可通过增加存储环节，将一些在这之前好的态记忆下来。

C.增加补充搜索过程。即在退火过程结束后，以搜索到的最优解为初始状态，再次执行模拟退火过程或局部性搜索。

D.结合其他搜索机制的算法，如遗传算法、混沌搜索等。

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；

A.遗传算法

B.模拟退火算法

C.粒子群优化算法

D.蚁群算法