SA算法中计算新权重的公式

在 SA（Simulated Annealing，模拟退火）算法中，权重的更新通常是通过计算新解的成本（或目标函数值）与当前解的成本之差来确定的。然后，根据一定的概率接受新解。

具体而言，权重的更新公式可以根据问题的具体情况而定。以下是一个简单的示例，假设我们要最小化一个目标函数：

函数 SA(初始解s, 初始温度T, 冷却率alpha):
    当前解 current_solution <- 初始解 s
    当前温度 current_temperature <- 初始温度 T
    
    while current_temperature > 0:
        生成一个新解 new_solution
        计算当前解的目标函数值 current_cost
        计算新解的目标函数值 new_cost
        
        计算成本差 delta_cost <- new_cost - current_cost
        
        如果 delta_cost < 0 或以一定概率接受新解:
            current_solution <- new_solution
            current_cost <- new_cost
        
        降低温度: current_temperature <- current_temperature * alpha
    
    返回最优解 current_solution

在上述代码中，成本差 `delta_cost` 衡量了新解与当前解之间的差异。如果 `delta_cost` 小于0，表示新解比当前解更好，那么新解将被接受。否则，以一定概率接受新解，这个概率通常由 Metropolis 准则或 Boltzmann 分布来确定。

请注意，上述公式仅是一个简单示例。在实际应用中，根据具体问题的特征，可能需要使用不同的权重更新公式或调整参数来获得更好的结果。