模拟退火算法python包

在Python中，有许多库可以帮助实现模拟退火算法。以下是一些常见的库：

1. `scipy.optimize`：这是SciPy库的一部分，包含了一个名为`anneal`的模块，提供了一种简单的方式来应用模拟退火算法解决优化问题。

   from scipy import optimize

   result = optimize.anneal(func, initial_state, bounds=None, ...,凉却策略="exponential")

2. `SimulatedAnnealing`：这是一个独立于Scipy的第三方库，专门针对模拟退火算法设计，提供更灵活的设置选项。

   from simulated_annealing import SimulatedAnnealing
   
   solver = SimulatedAnnealing(func)
   solution = solver.solve(initial_state, ...)

3. `pyDOE`或`Optim.jl`：虽然这些库专注于其他类型的优化，但它们也支持通过外部函数调用进行模拟退火，特别是当与其他优化库配合使用时。

4. `deap` (Distributed Evolutionary Algorithms in Python)：这个库虽然是用于进化算法的，但它也包含了模拟退火功能作为其进化搜索的一种形式。

from deap import algorithms, base, creator, tools

def anneal(problem, pop_size, max_evals):
    algorithm = algorithms.eaSimple(population=creator.Individual(problem),
                                   toolbox=base.Toolbox(),
                                   strategy=tools.sampling.random,
                                   max_evaluations=max_evals,
                                   ...)
    best_solution, _ = algorithm.run()
    return best_solution