热交换优化算法求解01规划python代码
时间: 2023-07-05 14:36:03 浏览: 44
以下是一个基于模拟退火算法的01规划热交换优化算法的Python代码示例:
```python
import random
import math
def simulated_annealing(cost_function, initial_solution, temperature, cooling_rate):
current_solution = initial_solution
best_solution = initial_solution
while temperature > 1:
new_solution = current_solution[:]
i = random.randint(0, len(current_solution) - 1)
new_solution[i] = 1 - new_solution[i]
current_cost = cost_function(current_solution)
new_cost = cost_function(new_solution)
if new_cost < current_cost or random.random() < math.exp((current_cost - new_cost) / temperature)):
current_solution = new_solution
if new_cost < cost_function(best_solution):
best_solution = new_solution
temperature *= cooling_rate
return best_solution
def cost_function(solution):
# 计算解的代价,即热交换器的效率
return sum(solution)
# 示例使用
initial_solution = [random.randint(0, 1) for _ in range(100)]
best_solution = simulated_annealing(cost_function, initial_solution, 100, 0.99)
print(best_solution)
```
说明:
- `cost_function` 是代价函数,传入一个解(热交换器管道的开关状态),返回代价(效率)。
- `initial_solution` 是初始解,使用随机生成的值。
- `simulated_annealing` 是模拟退火算法的主体函数,接受代价函数、初始解、初始温度、冷却速率作为参数,返回最优解。
- 在每个温度下,对当前解进行随机操作(交换管道开关状态),并计算新解的代价。如果新解更优,则接受它;否则以一定概率接受它。概率由温度和代价差异决定。
- 最终返回最优解。
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