最適化アルゴリズムのMOSA （Multi-Objective Simulated Annealing）は、1983年にKirkpatrickらによって導入された焼きなまし法最適化に基づく、確率論的手法です。この手法は、冶金学のアニーリング（焼きなまし）処理から発想を得たものです。

冶金学の焼きなましは、材料を加熱した後に徐々に冷却するテクニックで、内部構造を変化させることで材料の物理特性を変化させます。高温時に自由に動いていた材料の分子は、冷却されるにつれ、新しい構造へ固定され、材料は新しい特性を保持します。

焼きなまし法による最適化では、温度を外部変数として使用します。最初に高い値を設定し、最適化が進行するにつれて徐々に下げます。 高温時には、アルゴリズムは特定の頻度で、現在の解よりも悪い解を受け入れることが許可されています。この方法で、MOSAはデザインスペースを探索でき、古典的な山登り法とな異なり、局所最適解にはまることを回避することができます。また温度が下がるにつれて、悪い解が受け入れられる確率も下がりますので、アルゴリズムは、最適解が置かれている探索領域に注目することができます。この緩やかな冷却プロセスによって、MOSAは非常に効果的に、多くの局所最適解を含む問題の最適に近い解を見つけることができます。