java 模拟退火算法 代码

Java模拟退火算法是一种基于概率的全局优化算法，常用于解决复杂的优化问题。它模拟了固体物质退火过程中的晶格结构变化，通过接受劣解的概率来避免陷入局部最优解。

以下是一个简单的Java模拟退火算法的代码示例：

import java.util.Random;

public class SimulatedAnnealing {
    public static void main(String[] args) {
        double initialTemperature = 100; // 初始温度
        double coolingRate = 0.95; // 降温速率
        int numIterations = 1000; // 迭代次数

        // 初始化当前解和最优解
        double currentSolution = generateRandomSolution();
        double bestSolution = currentSolution;

        // 开始模拟退火算法
        for (int i = 0; i < numIterations; i++) {
            double temperature = getTemperature(initialTemperature, coolingRate, i);

            // 生成新的解
            double newSolution = generateRandomSolution();

            // 计算能量差
            double energyDifference = newSolution - currentSolution;

            // 判断是否接受新解
            if (energyDifference < 0 || Math.exp(-energyDifference / temperature) > Math.random()) {
                currentSolution = newSolution;
            }

            // 更新最优解
            if (currentSolution < bestSolution) {
                bestSolution = currentSolution;
            }
        }

        System.out.println("最优解：" + bestSolution);
    }

    // 生成随机解
    private static double generateRandomSolution() {
        Random random = new Random();
        return random.nextDouble() * 100; // 假设解的范围在0到100之间
    }

    // 计算当前温度
    private static double getTemperature(double initialTemperature, double coolingRate, int iteration) {
        return initialTemperature * Math.pow(coolingRate, iteration);
    }
}