python做退火算法

以下是一个简单的Python模拟退火算法实现的示例代码：

import math
import random

N = 100 # 问题规模
T0 = 100 # 初始温度
T1 = 1e-8 # 终止温度
Alpha = 0.99 # 降温系数

# 目标函数
def f(x):
    return sum([i ** 2 for i in x])

# 产生随机解
def generate(T):
    return [2.0 * T * (random.random() - 0.5) for i in range(N)]

# 计算温度
def temperature(T, k):
    return T * Alpha ** k

# 模拟退火算法
def SA():
    x = generate(T0)
    E = f(x)
    T = T0
    k = 0

    while T > T1:
        y = [i + 2.0 * T * (random.random() - 0.5) for i in x]
        E_new = f(y)
        delta = E_new - E

        if delta < 0 or math.exp(-delta / T) > random.random():
            x = y
            E = E_new

        T = temperature(T, k)
        k += 1

    return E

result = SA()
print("Result:", result)

代码中的`f`函数是目标函数，`generate`函数用于产生随机解，`temperature`函数用于计算温度，`SA`函数是模拟退火算法的核心实现。在主程序中，我们调用`SA`函数来求解目标函数的最小值。

在模拟退火算法的实现过程中，需要注意调整参数，比如初始温度、终止温度、降温系数等，以及如何产生随机解、如何计算温度、如何更新解等问题。