详细写一个关于模拟退火算法的例程
时间: 2023-02-20 10:54:36 浏览: 48
模拟退火算法是一种优化算法,用于寻找全局最优解。它通过模拟物质冷却的过程来寻找最优解,并在找到更优解时调整温度。以下是一个关于模拟退火算法的简单例程:
```
# 模拟退火算法的例程
import random
import math
# 定义初始温度
T = 1000
# 定义冷却率
cooling_rate = 0.95
# 定义目标函数
def cost_function(x):
return x**2 + 10*math.sin(x)
# 随机生成当前解
current_solution = random.uniform(-10, 10)
best_solution = current_solution
# 开始循环搜索
while T > 1e-10:
# 随机生成下一个解
next_solution = current_solution + random.uniform(-1, 1) * T
# 计算当前解和下一个解的代价值
current_cost = cost_function(current_solution)
next_cost = cost_function(next_solution)
# 计算ΔE,即代价值变化量
delta_E = next_cost - current_cost
# 如果下一个解更优,则接受下一个解
if delta_E < 0:
current_solution = next_solution
# 否则以一定概率接受下一个解
else:
probability = math.exp(-delta_E/T)
if random.uniform(0, 1) < probability:
current_solution = next_solution
# 更新最优解
if cost_function(current_solution) < cost_function(best_solution):
best_solution = current_solution
# 降温
T *= cooling_rate
# 输出最优解
print("最优解:", best_solution)
```
这是一个简单的模拟退火