写一段可以用来迭代算最佳节点选址的算法代码，使用退火算法

好的，针对您提出的问题，以下是一段用退火算法实现最佳节点选址的迭代算法代码:

import random

# 自定义评分函数，score函数接受节点位置x,y作为参数，返回评分结果
def score(x, y):
    # TODO: 根据具体问题场景自定义评分函数
    return 0

# 初始温度和降温速率
initial_temperature = 1000
cooling_rate = 0.03

# 初始位置和评分
current_x = random.random()
current_y = random.random()
current_score = score(current_x, current_y)

# 循环进行退火迭代
while initial_temperature > 1:
    # 随机生成一个新位置
    new_x = random.triangular(current_x-0.1, current_x+0.1)
    new_y = random.triangular(current_y-0.1, current_y+0.1)
    
    # 计算新位置的评分
    new_score = score(new_x, new_y)
    delta_score = new_score - current_score
    
    # 如果新位置更优，则接受新位置；如果新位置不如当前位置，则以一定概率接受新位置
    if delta_score >= 0:
        current_x, current_y, current_score = new_x, new_y, new_score
    elif random.uniform(0, 1) < math.exp(delta_score/initial_temperature):
        current_x, current_y = new_x, new_y
    initial_temperature *= 1 - cooling_rate
    
# 当退火迭代结束后，最佳节点选址为当前位置(current_x, current_y)，其评分为current_score

请注意，上述代码中的评分函数score需要根据具体问题场景进行自定义设置。具体而言，评分函数score应当计算出当前位置节点的评分，评分越高表示该节点越优，因此迭代过程中优先考虑评分更高的节点。退火迭代中的控制参数initial_temperature和cooling_rate同样需要根据问题场景进行设置。其中，初始温度应当足够高，使得迭代过程中节点可以有足够大的概率接受劣解，以便跳出局部最优解并尽可能逼近全局最优解；降温速率的设置应当足够慢，以便在退火迭代过程中可以逐渐逼近全局最优解。