利用Python实现模拟退火算法

模拟退火算法是一种基于随机搜索的全局优化算法。在 Python 中实现模拟退火算法可以使用 random 库来生成随机数，并使用 while 循环来进行迭代。

下面是一个简单的 Python 实现的例子：

import random

# 定义目标函数
def target_function(x):
    return x ** 2

# 初始化参数
T = 100
T_min = 1e-3
alpha = 0.9
x = random.random()
x_best = x

# 开始迭代
while T > T_min:
    x_new = x + random.uniform(-1, 1)
    delta_e = target_function(x_new) - target_function(x)
    if delta_e < 0 or random.random() < math.exp(-delta_e / T):
        x = x_new
        if target_function(x) < target_function(x_best):
            x_best = x
    T *= alpha

print("x_best: ", x_best)

这里的目标函数是 x^2 ，然后用随机生成数来更新 x , 每次迭代更新一下 x_best ,最后输出最优解。

还需注意的是，模拟退火算法的参数设置是非常重要的，例如初始温度、最小温度、温度下降率等，需要根据具体问题进行合理设置。