模拟退火算法重建三维多孔介质

模拟退火算法是一种启发式优化算法，可以用于解决路径规划、组合优化等问题。在重建三维多孔介质的问题中，模拟退火算法可以用来优化孔隙分布，使得重建的介质更加接近真实情况。

下面是一个使用模拟退火算法重建三维多孔介质的示例代码：

import numpy as np

# 定义目标函数，评估介质的质量
def evaluate(solution):
    # 计算介质的某种性质，例如孔隙率、渗透率等
    # 这里假设介质的性质与孔隙分布有关
    # 根据具体问题进行定义
    return ...

# 定义模拟退火算法
def simulated_annealing():
    # 初始化当前解和当前解的评估值
    current_solution = ...
    current_evaluation = evaluate(current_solution)

    # 初始化最优解和最优解的评估值
    best_solution = current_solution
    best_evaluation = current_evaluation

    # 设置初始温度和终止温度
    initial_temperature = ...
    final_temperature = ...

    # 设置迭代次数
    max_iterations = ...

    # 迭代优化过程
    for iteration in range(max_iterations):
        # 更新温度
        temperature = initial_temperature * (final_temperature / initial_temperature) ** (iteration / max_iterations)

        # 生成新解
        new_solution = ...

        # 计算新解的评估值
        new_evaluation = evaluate(new_solution)

        # 判断是否接受新解
        if new_evaluation < current_evaluation:
            current_solution = new_solution
            current_evaluation = new_evaluation
        else:
            # 计算接受新解的概率
            acceptance_probability = np.exp((current_evaluation - new_evaluation) / temperature)

            # 以一定概率接受新解
            if np.random.rand() < acceptance_probability:
                current_solution = new_solution
                current_evaluation = new_evaluation

        # 更新最优解
        if current_evaluation < best_evaluation:
            best_solution = current_solution
            best_evaluation = current_evaluation

    return best_solution

# 调用模拟退火算法进行重建
best_solution = simulated_annealing()

# 输出最优解
print(best_solution)

请注意，上述代码只是一个示例，具体的重建过程和目标函数需要根据实际问题进行定义和实现。你可以根据自己的需求修改代码，并根据实际情况进行参数调整。