模拟退火算法代码java

模拟退火算法是一种全局优化搜索技术，常用于解决复杂的问题，如组合优化、机器学习等。在Java中实现模拟退火的过程可以分为以下几个步骤：

import java.util.Random;

public class SimulatedAnnealing {
    private double initialTemperature; // 初始温度
    private double coolingRate; // 冷却速率
    private int maxIterations; // 最大迭代次数
    private double currentSolution; // 当前解决方案
    private double bestSolution; // 最佳解决方案

    // 初始化算法参数
    public SimulatedAnnealing(double initialTemp, double coolingRate, int iterations) {
        this.initialTemperature = initialTemp;
        this.coolingRate = coolingRate;
        this.maxIterations = iterations;
    }

    // 定义目标函数（这里假设是一个简单的平方误差）
    private double objectiveFunction(double solution) {
        return Math.pow(solution - targetValue, 2);
    }

    // 主循环
    public void run() {
        Random rand = new Random();
        for (int i = 0; i < maxIterations; i++) {
            double newSolution = proposeNewSolution(rand); // 提出新解
            double energyGain = objectiveFunction(newSolution) - objectiveFunction(currentSolution);
            
            if (energyGain <= 0 || acceptWithProbability(energyGain)) { // 如果接受新解或满足随机概率，则更新当前最佳和当前状态
                currentSolution = newSolution;
                if (newSolution < bestSolution || (newSolution == bestSolution && rand.nextDouble() < 0.5)) { // 随机接受平局
                    bestSolution = newSolution;
                }
            }
            currentTemperature *= coolingRate; // 降低温度
        }
    }

    // 新解提案策略
    private double proposeNewSolution(Random rand) {
        // 实现具体的新解提案策略，比如随机扰动当前解
        return currentSolution + rand.nextDouble() * range;
    }

    // 接受新解的概率计算
    private boolean acceptWithProbability(double energyGain) {
        return Math.exp(-energyGain / currentTemperature) > rand.nextDouble(); // Metropolis-Hastings准则
    }

    // ...其他辅助方法和变量定义...

    // 示例运行
    public static void main(String[] args) {
        SimulatedAnnealing algo = new SimulatedAnnealing(100.0, 0.95, 1000);
        algo.run();
        System.out.println("Best Solution found: " + algo.bestSolution);
    }
}

这是模拟退火的一个基础版示例，实际应用中你需要根据具体问题调整`objectiveFunction`和`proposeNewSolution`的具体实现。