写个模拟退火代码,用python
时间: 2023-04-07 22:05:17 浏览: 80
以下是一个简单的模拟退火代码,使用Python编写:
```python
import random
import math
# 目标函数
def objective_function(x, y):
return math.sin(x) * math.cos(y) + math.sin(2 * x + y)
# 模拟退火算法
def simulated_annealing(initial_temperature, final_temperature, cooling_rate, x_range, y_range):
# 初始状态
current_x = random.uniform(*x_range)
current_y = random.uniform(*y_range)
current_energy = objective_function(current_x, current_y)
best_x = current_x
best_y = current_y
best_energy = current_energy
# 退火过程
temperature = initial_temperature
while temperature > final_temperature:
# 随机生成新状态
new_x = random.uniform(*x_range)
new_y = random.uniform(*y_range)
new_energy = objective_function(new_x, new_y)
# 计算能量差
delta_energy = new_energy - current_energy
# 判断是否接受新状态
if delta_energy < 0 or math.exp(-delta_energy / temperature) > random.random():
current_x = new_x
current_y = new_y
current_energy = new_energy
# 更新最优解
if current_energy < best_energy:
best_x = current_x
best_y = current_y
best_energy = current_energy
# 降温
temperature *= cooling_rate
return (best_x, best_y, best_energy)
# 测试
result = simulated_annealing(100, 0.1, 0.99, (-10, 10), (-10, 10))
print("最优解:", result[:2])
print("最优值:", result[2])
```
这个代码实现了一个简单的模拟退火算法,用于求解二元函数的最优解。其中,`objective_function`函数表示目标函数,`simulated_annealing`函数表示模拟退火算法,`initial_temperature`表示初始温度,`final_temperature`表示最终温度,`cooling_rate`表示降温速率,`x_range`和`y_range`表示变量的取值范围。最后,我们使用`simulated_annealing`函数求解最优解,并输出结果。