Python实现模拟退火算法

Python实现模拟退火算法

模拟退火算法（simulated annealing）是一种常用的优化算法。它通过在搜索过程中逐渐降低温度的方式来避免陷入局部最优解，并最终找到全局最优解。本文将介绍如何使用Python实现模拟退火算法，并给出完整源码。

一、算法思路

模拟退火算法的基本思路是从一个初始解开始，按照一定的概率接受较差的解，在接受较差解的同时，随机扰动当前解，继续搜索。在搜索过程中，算法会逐渐降低“温度”，即接受较差解的概率会逐渐减小，最终在达到某个终止条件时停止搜索。

具体来说，模拟退火算法可以分为以下三个步骤：

1. 初始解生成：根据问题的特点随机生成一个可行解作为初始解。

2. 迭代搜索：在一定温度下，随机改变解，计算新的解的目标函数值与当前解的目标函数值之间的差异ΔE，如果新解更优或者符合一定概率p，则接受该解，并记录为当前解；否则以一定概率q拒绝该解。

3. 降温：通过不断降低温度的方式逐渐降低接受较差解的概率，即随着搜索次数的增加，q逐渐变小。

二、Python代码实现

下面给出使用Python实现模拟退火算法的完整源码，其中主要包括以下几个步骤：

1. 初始化参