给这段代码添加一段基于退火算法的计算结果优化代码

这段代码目前是一个单次计算的成本决策函数，如果你想要加入基于退火算法（annealing algorithm）的优化部分，首先需要理解退火算法是一种全局搜索算法，通常用于解决复杂问题的近似最优化。在这里，我们可以把它应用在成本计算中，通过迭代地调整参数并尝试不同的成本方案，直到找到最优解。

下面是一个简化的示例，说明如何在`func(n)`函数中融入退火算法：

import numpy as np

def anneal_cost(n, c, initial_temp, cooling_rate, max_iter, T_min):
    best_cost = float('inf')
    best_solution = None
    temp = initial_temp

    for _ in range(max_iter):
        new_cost = cost(n, c + np.random.uniform(-1, 1))  # 添加随机扰动
        acceptance_probability = min(1, np.exp(-(new_cost - best_cost) / temp))
        
        if np.random.rand() < acceptance_probability:
            best_cost = new_cost
            best_solution = c + np.random.uniform(-1, 1)

        temp *= cooling_rate  # 温度降低

        if temp < T_min:
            break  # 当温度低于阈值时停止迭代

    return best_cost, best_solution

# 修改后的func(n)函数
def func(n):
    n = int(n[0])
    c = 2
    p0 = 0.1
    alpha_reject = 0.05
    alpha_accept = 0.10
    x = binom.rvs(n, p0)
    Z_reject, Z_alpha_reject = test(n, p0, alpha_reject, x)
    Z_accept, Z_alpha_accept = test(n, p0, alpha_accept, x)

    cost1 = anneal_cost(n, c, initial_temp=100, cooling_rate=0.95, max_iter=100, T_min=0.01)

    return cost1, best_solution  # 返回优化后的成本和最佳解决方案

在这个修改版的`func(n)`里，我们新增了一个`anneal_cost`函数，它在给定的温度范围内尝试不同的价格`c`并接受概率更大的新解。随着迭代次数减少，温度逐渐下降，寻找更接近全局最小成本的解。