模拟退火优化算法python

模拟退火算法是一种模拟物理退火的过程而设计的随机优化算法。它的基本思想是通过在解空间中随机搜索，以一定的概率接受劣解，以避免陷入局部最优解，并最终趋向于全局最优解。

在Python中，可以使用以下代码实现模拟退火优化算法：

import random
import math

def simulated_annealing(temperature, cooling_rate, initial_solution):
    current_solution = initial_solution
    best_solution = initial_solution
    
    while temperature > 0.1:
        new_solution = generate_neighbor(current_solution)
        
        current_energy = calculate_energy(current_solution)
        new_energy = calculate_energy(new_solution)
        
        if new_energy < current_energy:
            current_solution = new_solution
        else:
            probability = math.exp((current_energy - new_energy) / temperature)
            if random.random() < probability:
                current_solution = new_solution
        
        if calculate_energy(current_solution) < calculate_energy(best_solution):
            best_solution = current_solution
        
        temperature *= cooling_rate
    
    return best_solution

def generate_neighbor(solution):
    # 生成邻居解
    # ...
    return neighbor_solution

def calculate_energy(solution):
    # 计算解的能量
    # ...
    return energy

# 设置初始参数
initial_temperature = 100
cooling_rate = 0.95
initial_solution = ...

# 调用模拟退火算法
best_solution = simulated_annealing(initial_temperature, cooling_rate, initial_solution)

在上述代码中，`simulated_annealing`函数是模拟退火算法的主要实现部分。它使用随机生成的邻居解来更新当前解，并根据能量差和温度来决定是否接受劣解。同时，使用一个变量来保存全局最优解。

需要注意的是，具体的邻居解生成方式和能量计算方式需要根据具体问题进行设计。在代码中的`generate_neighbor`和`calculate_energy`函数中，你需要根据具体问题进行实现。

总结起来，模拟退火优化算法是一种随机搜索算法，通过在解空间中随机搜索，并以一定的概率接受劣解，从而避免陷入局部最优解。在Python中，你可以使用上述代码作为模板，根据具体问题进行适当的修改，实现模拟退火优化算法。