自适应模拟退火python

自适应模拟退火（Adaptive Simulated Annealing，ASA）是一种改进版的模拟退火算法，它通常用于解决优化问题。在Python中，你可以使用`skopt`库中的`anneal`函数来实现自适应模拟退火。这个库提供了一个高级接口，让你能够快速设置并运行搜索过程。

自适应模拟退火的基本思想是在搜索过程中动态调整温度策略，开始时温度较高，允许更大的随机探索，随着搜索的进行逐渐降低温度，使搜索更倾向于当前最优解。这是一种全局优化方法，适合处理复杂的非线性约束问题。

以下是使用`skopt`库进行自适应模拟退火的基本步骤：

from skopt import gp_minimize
import numpy as np

# 定义目标函数
def my_function(x):
    # 这里替换为你的实际函数
    return x[0]**2 + x[1]**2

# 设置初始参数范围
x_bounds = [(-5, 5), (-5, 5)]

# 使用自适应模拟退火
result = gp_minimize(my_function, x_bounds, method="anneal", options={"maxiter": 100})

# 输出结果
print("Best solution found: ", result.x)
print("Function value at best solution: ", result.fun)