模拟退火python
时间: 2023-09-12 19:02:55 浏览: 61
模拟退火是一种优化算法,通常用于在搜索空间中寻找全局最优解。在Python中,你可以使用以下步骤来实现模拟退火算法:
1. 定义问题的目标函数(或成本函数)以及搜索空间的约束条件。
2. 初始化一个随机解作为当前解,并计算其对应的目标函数值。
3. 设置初始温度和终止温度,以及迭代次数。
4. 进入主循环,重复以下步骤直到达到终止条件:
- 在当前解的邻域中随机选择一个新解。
- 计算新解的目标函数值。
- 如果新解优于当前解,则接受新解作为当前解。
- 如果新解劣于当前解,则以一定概率接受新解作为当前解,概率随温度和差异大小变化(这是模拟退火算法的关键)。
- 降低温度,以控制接受劣解的概率。
5. 返回最优解及其对应的目标函数值。
下面是一个简单的模拟退火算法的示例代码:
```python
import random
import math
def simulated_annealing():
# 定义目标函数和搜索空间约束条件
# 初始化当前解和最优解
# 设置初始温度、终止温度和迭代次数
# 主循环
while temperature > final_temperature:
for i in range(iterations_per_temp):
# 在当前解的邻域中随机选择一个新解
# 计算新解的目标函数值
# 判断是否接受新解
# 更新当前解和最优解
# 降低温度
return best_solution, best_cost
# 调用模拟退火算法
best_solution, best_cost = simulated_annealing()
```
请注意,这只是一个简单的示例代码,你需要根据具体问题进行适当的修改和调整。
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