模拟退火代码python

模拟退火是一种优化算法，用于在大规模搜索空间中寻找全局最优解。以下是一个简单的模拟退火算法的 Python 代码示例，用于解决 TSP 问题：

import random
import math

# 计算欧几里得距离
def euclidean_distance(point1, point2):
    x1, y1 = point1
    x2, y2 = point2
    return math.sqrt((x1 -

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模拟退火算法python代码

根据引用的信息，这篇文章提供了模拟退火算法的详细讲解，并包含了Python代码实例。所以，你可以参考这篇文章来了解模拟退火算法的原理和实现。

引用提供了模拟退火算法的四个步骤，其中第二步是产生和接受新解。

引用解释了模拟退火算法中能量变化和转移概率的关系，以及温度对转移概率的影响。它还提到了退火过程中的冷却进度表，其中包括控制参数的初值和衰减因子，每个参数值下的迭代次数和停止条件。

基于以上信息，你可以使用Python编写模拟退火算法的代码。具体的代码实现可以参考引用提供的Python代码实例。

模拟退火算法 python代码

以下是Python实现Dijkstra算法的代码：

import heapq

def dijkstra(graph, start):
    # 初始化距离字典和堆
    distances = {node: float('inf') for node in graph}
    distances[start] = 
    heap = [(, start)]
    
    while heap:
        # 取出堆中距离最小的节点
        (current_distance, current_node) = heapq.heappop(heap)
        
        # 如果当前节点已经被处理过，则跳过
        if current_distance > distances[current_node]:
            continue
        
        # 遍历当前节点的邻居节点
        for neighbor, weight in graph[current_node].items():
            distance = current_distance + weight
            
            # 如果新的距离比原来的距离更短，则更新距离字典和堆
            if distance < distances[neighbor]:
                distances[neighbor] = distance
                heapq.heappush(heap, (distance, neighbor))
    
    return distances

其中，`graph`是一个字典，表示图的邻接表，`start`是起点节点。算法返回一个字典，表示每个节点到起点的最短距离。