python实现模拟退火算法

模拟退火算法是一种全局优化算法，用于在搜索空间中寻找最优解。下面是一个使用Python实现模拟退火算法的示例代码：

import math
import random

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

    while temperature > stopping_temperature:
        neighbor = generate_neighbor(current_solution)
        cost_diff = cost_function(neighbor) - cost_function(current_solution)

        if cost_diff < 0:  # 如果邻居解的成本更低，则接受该解
            current_solution = neighbor
            if cost_function(current_solution) < cost_function(best_solution):
                best_solution = current_solution
        else:
            acceptance_probability = math.exp(-cost_diff / temperature)
            if random.random() < acceptance_probability:  # 以一定的概率接受较差解
                current_solution = neighbor

        temperature *= cooling_rate  # 降低温度

    return best_solution

# 生成邻居解的函数，可以根据具体问题进行定义
def generate_neighbor(solution):
    # 生成邻居解的方法
    pass

# 成本函数，根据具体问题进行定义
def cost_function(solution):
    # 计算解的成本
    pass

# 定义初始解、初始温度、冷却率和停止温度等参数
initial_solution = ...
temperature = ...
cooling_rate = ...
stopping_temperature = ...

# 调用模拟退火算法进行求解
best_solution = simulated_annealing(cost_function, initial_solution, temperature, cooling_rate, stopping_temperature)

在上述代码中，`simulated_annealing`函数接收一个成本函数、初始解、初始温度、冷却率和停止温度作为参数，然后使用模拟退火算法进行求解，并返回最优解。你需要根据具体问题对邻居生成函数和成本函数进行定义。

这只是一个简单的示例，实际应用时还需要根据具体问题进行适当的修改。希望对你有所帮助！