从模拟退火算法的基本过程可知，其收敛速率取决于参数T和L_N的选择。如何合理地选择一组控制算法进程的参数，用以逼近模拟退火算法的渐近收敛状态，使算法在有限的时间内返回一个近似最优解，是算法的关键。

控制参数包括以下几个参数。

（1）控制参数初始值T₀

充分大的T₀会使得算法的进程一开始就达到准平衡。

（2）控制参数T的衰减函数T_k

衰减函数的原则是以小为宜，这样可以避免过长的马尔可夫链和导致算法进程迭代次数的增加。最简单的控制参数衰减函数是

T_k＋1＝αT_k（k＝0，1，2，…）

其中，α是接近于1的常数，常用0.5～0.99，也可以选择以下的衰减函数：

其中，k为步长；T_k为第k步时的控制参数值；T₀为初始温度；D为问题的参数个数；m、n为控制参数衰减速度的常数，可根据需要调节。

（3）控制参数T的终值T_f

终值通常由停止准则确定。合理的停止准则既要保证算法收敛于某一近似解，又要使最终解具有一定的质量。常用的是Kirkpatrick等提出的停止准则：在若干个马尔可夫链中解无任何变化（含优化和恶化）就终止算法。

（4）马尔可夫链长度L_k

马尔可夫链长度的选取原则是：在控制参数的衰减函数已确定的情况下，L_k应选得在控制参数的每一取值上都能恢复准平衡。L_k的选取与控制参数T_k的衰减量密切相关，通常选取T_k的小衰减量，L_k值选得适当大。