模拟退火算法python代码

根据引用的信息，这篇文章提供了模拟退火算法的详细讲解，并包含了Python代码实例。所以，你可以参考这篇文章来了解模拟退火算法的原理和实现。

引用提供了模拟退火算法的四个步骤，其中第二步是产生和接受新解。

引用解释了模拟退火算法中能量变化和转移概率的关系，以及温度对转移概率的影响。它还提到了退火过程中的冷却进度表，其中包括控制参数的初值和衰减因子，每个参数值下的迭代次数和停止条件。

基于以上信息，你可以使用Python编写模拟退火算法的代码。具体的代码实现可以参考引用提供的Python代码实例。

相关问题

模拟退火算法 python代码

以下是Python实现Dijkstra算法的代码：

import heapq

def dijkstra(graph, start):
    # 初始化距离字典和堆
    distances = {node: float('inf') for node in graph}
    distances[start] = 
    heap = [(, start)]
    
    while heap:
        # 取出堆中距离最小的节点
        (current_distance, current_node) = heapq.heappop(heap)
        
        # 如果当前节点已经被处理过，则跳过
        if current_distance > distances[current_node]:
            continue
        
        # 遍历当前节点的邻居节点
        for neighbor, weight in graph[current_node].items():
            distance = current_distance + weight
            
            # 如果新的距离比原来的距离更短，则更新距离字典和堆
            if distance < distances[neighbor]:
                distances[neighbor] = distance
                heapq.heappush(heap, (distance, neighbor))
    
    return distances

其中，`graph`是一个字典，表示图的邻接表，`start`是起点节点。算法返回一个字典，表示每个节点到起点的最短距离。

量子模拟退火算法 python代码

以下是一个简单的量子模拟退火算法的 Python 代码示例：

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize

def cost_function(x):
    # 定义目标函数
    return np.sin(x) + np.sin(3*x)

def qsa(cost_function, x0, n_iter, beta_range):
    # 初始化量子比特
    n_qubits = len(x0)
    state = np.ones(2**n_qubits) / np.sqrt(2**n_qubits)
    
    # 定义哈密顿量
    def hamiltonian(beta):
        H = np.zeros((2**n_qubits, 2**n_qubits))
        for i in range(n_qubits):
            H += (1 - np.exp(-beta)) * np.kron(np.eye(2**i), np.kron(np.array([[0, 1], [1, 0]]), np.eye(2**(n_qubits-i-1))))
        H += np.diag([cost_function(x) for x in x0])
        return H
    
    # 量子模拟退火
    for beta in beta_range:
        H = hamiltonian(beta)
        state = np.dot(np.exp(-1j*H), state)
    
    # 计算期望代价
    cost = 0
    for i in range(2**n_qubits):
        x = [int(b) for b in np.binary_repr(i, width=n_qubits)]
        cost += state[i] * cost_function([x[j]*np.pi for j in range(n_qubits)])
    
    return cost

# 设置参数并运行算法
x0 = [0.5, 1.5, 2.5]
n_iter = 1000
beta_range = np.linspace(0, 1, n_iter)
result = minimize(qsa, x0, args=(n_iter, beta_range))
print(result)

该代码使用 Scipy 库中的 minimize 函数来最小化量子模拟退火算法的期望代价。在 qsa 函数中，我们首先定义了目标函数 cost_function 和哈密顿量 hamiltonian。然后，我们使用哈密顿量对初始量子态进行演化，并计算期望代价。最后，我们将期望代价传递给 minimize 函数进行优化。