模拟退火模型Python代码

模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）是一种启发式搜索算法，主要用于解决组合优化问题。它的基本思想是模拟固体在冷却过程中的退火过程，通过随机搜索来寻找问题的全局最优解。

以下是一个简单的模拟退火算法的Python实现：

import math
import random

def simulated_annealing(func, initial_state, initial_temperature, cooling_rate, iteration_limit):
    current_state = initial_state
    current_energy = func(current_state)
    best_state = current_state
    best_energy = current_energy
    temperature = initial_temperature

    for i in range(iteration_limit):
        new_state = generate_neighbor(current_state)  # 生成邻居状态
        new_energy = func(new_state)
        delta_energy = new_energy - current_energy

        if delta_energy < 0 or random.random() < math.exp(-delta_energy / temperature):
            current_state = new_state
            current_energy = new_energy

        if current_energy < best_energy:
            best_state = current_state
            best_energy = current_energy

        temperature *= cooling_rate

    return best_state, best_energy

def generate_neighbor(state):
    # 根据当前状态生成一个邻居状态，具体实现取决于问题领域
    pass

def objective_function(state):
    # 定义目标函数，用于评估状态的好坏，具体实现取决于问题领域
    pass

# 示例用法
initial_state = ...  # 初始状态
initial_temperature = 1000  # 初始温度
cooling_rate = 0.99  # 冷却速率
iteration_limit = 1000  # 迭代次数限制

best_state, best_energy = simulated_annealing(objective_function, initial_state, initial_temperature, cooling_rate, iteration_limit)
print("最优状态：", best_state)
print("最优能量：", best_energy)

请注意，你需要根据具体问题来实现`generate_neighbor`和`objective_function`函数。`generate_neighbor`函数用于生成当前状态的一个邻居状态，而`objective_function`函数用于评估给定状态的好坏。