用c语言写一个使用模拟退火算法解决0-1背包问题程序

在C语言中编写模拟退火算法来解决0-1背包问题可能涉及到一些复杂的循环和随机选择过程。由于这是一个较为复杂的算法实现，这里我会给出一个简化版的示例，展示了基本的模拟退火思想。请注意，实际应用中可能需要更详细的优化和错误处理。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>

// 定义背包容量和物品数组
#define CAPACITY 100
#define NUM_ITEMS 5
int items[NUM_ITEMS][2] = {{10, 60}, {20, 100}, {30, 120}, {40, 140}, {50, 160}};

// 功能：计算当前状态的价值
int calculate_value(int state[], int capacity) {
    int total_value = 0;
    for (int i = 0; i < NUM_ITEMS; i++) {
        if (state[i] == 1 && total_value + items[i][1] <= capacity) {
            total_value += items[i][1];
        }
    }
    return total_value;
}

// 功能：接受当前温度和概率，决定是否接受新状态
int accept_new_state(double current_temperature, double probability) {
    int new_value = calculate_value(new_state, CAPACITY);
    int old_value = calculate_value(current_state, CAPACITY);
    double delta = new_value - old_value;
    return rand() / (RAND_MAX + 1.0) > exp(-delta / current_temperature);
}

// 主函数
int main() {
    srand(time(0)); // 设置随机种子
    int current_state[NUM_ITEMS] = {0}; // 初始状态全为0
    int best_state[NUM_ITEMS]; // 最佳状态
    int best_value = calculate_value(current_state, CAPACITY);

    // 模拟退火参数设置
    int num_iterations = 1000;
    double initial_temperature = 1000.0;
    double cooling_rate = 0.95;

    // 主循环
    for (int i = 0; i < num_iterations; i++) {
        // 生成新状态
        for (int j = 0; j < NUM_ITEMS; j++) {
            if (rand() % 2 == 0) {
                current_state[j] = 1 - current_state[j];
            }
        }

        // 计算新状态价值并接受或拒绝
        if (accept_new_state(initial_temperature, 1.0)) {
            // 更新最佳状态和价值
            int new_value = calculate_value(current_state, CAPACITY);
            if (new_value > best_value) {
                memcpy(best_state, current_state, sizeof(best_state));
                best_value = new_value;
            }
        }

        // 冷却温度
        initial_temperature *= cooling_rate;
    }

    printf("Best solution: ");
    for (int i = 0; i < NUM_ITEMS; i++) {
        printf("%d ", best_state[i]);
    }
    printf("\nValue: %d\n", best_value);

    return 0;
}

这个示例展示了如何使用模拟退火的基本框架，但并未包含所有细节（如温度调整策略、停止条件等）。实际应用时可能需要对其进行改进和优化。相关问题：
1. 如何调整模拟退火算法以提高搜索效率？
2. 对于大规模问题，如何避免内存消耗过大？
3. 模拟退火在其他优化问题中有哪些应用场景？