请写一个模拟退火算法的代码
时间: 2023-05-27 07:06:32 浏览: 44
以下是一个简单的模拟退火算法的 Python 代码,用于解决 TSP 问题:
```
import random
import math
# TSP问题的距离矩阵
distance_matrix = [[0, 10, 15, 20],
[10, 0, 35, 25],
[15, 35, 0, 30],
[20, 25, 30, 0]]
# 计算路径总长度
def calc_path_length(path):
length = 0
for i in range(len(path) - 1):
length += distance_matrix[path[i]][path[i+1]]
length += distance_matrix[path[-1]][path[0]]
return length
# 模拟退火算法
def simulated_annealing():
# 初始化参数
temperature = 1000
cooling_rate = 0.003
current_path = [0, 1, 2, 3]
best_path = current_path
# 迭代直到温度降到很低
while temperature > 1:
# 随机交换两个城市
new_path = current_path[:]
index1 = random.randint(0, len(new_path)-1)
index2 = random.randint(0, len(new_path)-1)
new_path[index1], new_path[index2] = new_path[index2], new_path[index1]
# 计算旧路径和新路径的路径长度
current_length = calc_path_length(current_path)
new_length = calc_path_length(new_path)
# 计算能量差和接受概率
energy_diff = new_length - current_length
accept_prob = math.exp(-energy_diff / temperature)
# 判断是否接受新路径
if energy_diff < 0 or random.random() < accept_prob:
current_path = new_path
if new_length < calc_path_length(best_path):
best_path = new_path
# 降温
temperature *= 1 - cooling_rate
return best_path
# 测试
best_path = simulated_annealing()
best_length = calc_path_length(best_path)
print("最短路径:", best_path, "路径长度:", best_length)
```
该代码定义了一个 `distance_matrix` 变量,它是一个四阶方阵,表示四个城市之间的距离。在 `calc_path_length` 函数中,计算了给定路径的总长度。在 `simulated_annealing` 函数中,模拟退火算法的主要部分被实现。迭代过程中,随机交换两个城市,计算旧路径和新路径的路径长度,计算能量差和接受概率,并根据接受概率决定是否接受新路径。最后,函数返回最优路径。在测试部分,该函数被调用,并打印出最优路径和路径长度。