我想知道模拟退火代码的Python实现

下面是一个简单的模拟退火算法的 Python 实现：

import random
import math


def anneal(initial_state, cost_function, neighbors_function, max_temperature=10000, cooling_rate=0.03, min_temperature=1e-8):
    current_state = initial_state
    current_cost = cost_function(current_state)
    best_state = current_state
    best_cost = current_cost
    temperature = max_temperature

    while temperature > min_temperature:
        neighbor_state = neighbors_function(current_state)
        neighbor_cost = cost_function(neighbor_state)
        delta_cost = neighbor_cost - current_cost

        if delta_cost < 0:
            current_state = neighbor_state
            current_cost = neighbor_cost
            if current_cost < best_cost:
                best_state = current_state
                best_cost = current_cost
        else:
            if random.random() < math.exp(-delta_cost / temperature):
                current_state = neighbor_state
                current_cost = neighbor_cost

        temperature *= (1 - cooling_rate)

    return best_state, best_cost

这个函数需要传递以下参数和函数：

1. `initial_state`：初始状态。
2. `cost_function`：计算状态成本的函数。必须以当前状态作为其唯一的参数，并返回一个数字。
3. `neighbors_function`：计算当前状态可能的邻居状态的函数。必须以当前状态作为其唯一的参数，并返回一个邻居状态。
4. `max_temperature`：初始温度。默认为10,000。
5. `cooling_rate`：温度下降速率。每个迭代结束后，温度将乘以1减去此参数。默认为0.03。
6. `min_temperature`：目标温度。当温度下降到此以下时，算法将停止。默认为1e-8。

这个实现是一个比较简单的版本。实际使用时，可能需要对其进行更改以适应特定问题的需要。