Python模拟退火算法

Python模拟退火算法是一种启发式优化算法，用于在搜索空间中寻找最优解。它通过模拟金属的退火过程来进行搜索，通过接受一定概率上的劣解，以避免陷入局部最优解。

下面是一个简单的Python代码示例，展示了如何实现模拟退火算法：

import math
import random

def simulated_annealing(cost_func, initial_solution, temperature, cooling_rate, stopping_temperature):
    current_solution = initial_solution
    best_solution = initial_solution

    while temperature > stopping_temperature:
        neighbor_solution = get_neighbor(current_solution)  # 获取当前解的邻居解
        cost_diff = cost_func(neighbor_solution) - cost_func(current_solution)  # 计算邻居解与当前解的成本差异

        if cost_diff < 0 or math.exp(-cost_diff / temperature) > random.random():
            current_solution = neighbor_solution

        if cost_func(current_solution) < cost_func(best_solution):
            best_solution = current_solution

        temperature *= cooling_rate

    return best_solution

# 以下是示例的成本函数和邻居解生成函数，需要根据具体问题进行修改

def cost_func(solution):
    # 计算解的成本，需要根据具体问题进行定义
    pass

def get_neighbor(solution):
    # 生成当前解的邻居解，需要根据具体问题进行实现
    pass

# 使用示例
initial_solution = [1, 2, 3, 4, 5]  # 初始解
temperature = 100.0  # 初始温度
cooling_rate = 0.99  # 降温系数
stopping_temperature = 0.1  # 终止温度

best_solution = simulated_annealing(cost_func, initial_solution, temperature, cooling_rate, stopping_temperature)
print("Best solution:", best_solution)

在实现模拟退火算法时，需要根据具体问题定义成本函数和邻居解生成函数。成本函数用于评估解的质量，邻居解生成函数用于生成当前解的邻居解。通过不断迭代和降温，模拟退火算法可以寻找到较优的解。

希望以上代码示例能对你理解模拟退火算法有所帮助！如果有任何问题，请随时提问。