请用Java写模拟退火算法的代码

由于模拟退火算法的实现需要根据具体问题进行调整，因此下面只提供一个基本框架，需要根据具体问题进行修改。

public class SimulatedAnnealing {
    // 定义初始温度、终止温度、冷却速率等参数
    private double initialTemperature;
    private double finalTemperature;
    private double coolingRate;

    // 定义当前温度和当前状态
    private double currentTemperature;
    private State currentState;

    public SimulatedAnnealing(double initialTemperature, double finalTemperature, double coolingRate) {
        this.initialTemperature = initialTemperature;
        this.finalTemperature = finalTemperature;
        this.coolingRate = coolingRate;
    }

    // 计算能量差
    private double getEnergyDifference(State newState) {
        // 根据具体问题计算能量差
        // 例如，如果是TSP问题，则计算新路径长度与旧路径长度的差值
        // 如果是函数优化问题，则计算新函数值与旧函数值的差值
    }

    // 判断是否接受新状态
    private boolean acceptNewState(State newState) {
        double delta = getEnergyDifference(newState);
        if (delta < 0) {
            return true; // 新状态能量更低，直接接受
        } else {
            double probability = Math.exp(-delta / currentTemperature);
            return Math.random() < probability; // 根据概率接受新状态
        }
    }

    // 生成邻近状态
    private State generateNewState() {
        // 根据具体问题生成邻近状态
    }

    // 执行模拟退火算法
    public State simulate(State initialState) {
        currentState = initialState;
        currentTemperature = initialTemperature;
        while (currentTemperature > finalTemperature) {
            State newState = generateNewState();
            if (acceptNewState(newState)) {
                currentState = newState;
            }
            currentTemperature *= coolingRate;
        }
        return currentState;
    }
}

其中，`State`表示当前状态，需要根据具体问题进行定义。`generateNewState()`方法需要根据具体问题生成邻近状态。`getEnergyDifference()`方法需要根据具体问题计算能量差。在`acceptNewState()`方法中，需要根据Boltzmann分布计算接受概率。在`simulate()`方法中，需要循环执行退火过程，直到温度降至终止温度。