java实现模拟退火算法

Java可以通过编写代码来实现模拟退火算法。模拟退火算法是一种全局优化算法，常用于解决复杂的优化问题。下面是一个简单的Java实现模拟退火算法的示例：

import java.util.Random;

public class SimulatedAnnealing {
    public static void main(String[] args) {
        // 初始化参数
        double initialTemperature = 100; // 初始温度
        double coolingRate = 0.95; // 降温速率
        int numIterations = 1000; // 迭代次数

        // 初始化当前解和最优解
        double currentSolution = generateRandomSolution();
        double bestSolution = currentSolution;

        // 开始模拟退火算法
        for (int i = 0; i < numIterations; i++) {
            // 生成新解
            double newSolution = generateRandomSolution();

            // 计算能量差
            double energyDifference = newSolution - currentSolution;

            // 判断是否接受新解
            if (energyDifference < 0 || Math.exp(-energyDifference / initialTemperature) > Math.random()) {
                currentSolution = newSolution;
            }

            // 更新最优解
            if (currentSolution < bestSolution) {
                bestSolution = currentSolution;
            }

            // 降温
            initialTemperature *= coolingRate;
        }

        System.out.println("最优解：" + bestSolution);
    }

    // 生成随机解
    private static double generateRandomSolution() {
        Random random = new Random();
        return random.nextDouble() * 100; // 假设解的范围是0到100
    }
}

上述代码中，模拟退火算法的主要步骤如下：
1. 初始化参数，包括初始温度、降温速率和迭代次数。
2. 初始化当前解和最优解，将当前解设为一个随机生成的初始解。
3. 开始迭代，每次迭代生成一个新解，并计算能量差。
4. 判断是否接受新解，如果能量差小于0或者满足一定概率条件，则接受新解。
5. 更新最优解。
6. 降温，通过乘以降温速率来降低温度。
7. 重复步骤3到步骤6，直到达到迭代次数。

这是一个简单的模拟退火算法实现示例，你可以根据具体问题进行适当的修改和扩展。