模拟退火算法01背包问题的python代码

以下是使用模拟退火算法解决01背包问题的Python代码：

import random
import math

# 背包容量
capacity = 50
# 物品数量
n = 10
# 物品重量列表
weights = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]
# 物品价值列表
values = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
# 初始温度
t = 1000
# 冷却速率
alpha = 0.95
# 停止温度
t_min = 1e-8
# 迭代次数
iter_num = 1000

# 初始解
x = [random.randint(0, 1) for i in range(n)]

# 计算当前解的价值
def evaluate(x):
    v = 0
    w = 0
    for i in range(n):
        if x[i] == 1:
            v += values[i]
            w += weights[i]
    if w > capacity:
        return -1
    else:
        return v

# 模拟退火算法
while t > t_min:
    for i in range(iter_num):
        # 生成新解
        new_x = x.copy()
        index = random.randint(0, n-1)
        new_x[index] = 1 - new_x[index]
        # 计算新解的价值和当前解的价值
        delta = evaluate(new_x) - evaluate(x)
        # 如果新解更优，则接受新解
        if delta > 0:
            x = new_x
        else:
            # 否则以一定概率接受新解
            p = math.exp(delta / t)
            if random.random() < p:
                x = new_x
    # 降温
    t *= alpha

# 输出结果
print("背包容量为：", capacity)
print("物品数量为：", n)
print("物品重量列表为：", weights)
print("物品价值列表为：", values)
print("得到的最优解为：", x)
print("最优解的价值为：", evaluate(x))

代码中，首先定义了背包容量、物品数量、物品重量列表、物品价值列表等参数。然后通过模拟退火算法求解最优解。算法的流程如下：

1. 初始化解x为随机01序列。
2. 计算当前解的价值。
3. 通过随机翻转一个位置来生成新解new_x。
4. 计算新解的价值和当前解的价值之差delta。
5. 如果新解更优，则接受新解。
6. 否则以一定概率接受新解，概率为e^(delta/t)，其中t为当前温度。
7. 重复2-6步骤iter_num次。
8. 降温，t=t*alpha，其中alpha为冷却速率。
9. 重复2-8步骤，直到温度降到停止温度t_min为止。
10. 输出最优解和最优解的价值。

最终输出得到的最优解和最优解的价值。