退火算法python模拟代码

以下是一个简单的退火算法Python模拟代码，用于解决某一个优化问题。

import random
import math

# 定义优化问题的目标函数
def objective_function(x):
    return x**2

# 定义退火算法的主函数
def simulated_annealing(objective_function, initial_state, initial_temperature, cooling_rate, stopping_temperature):
    current_state = initial_state
    current_energy = objective_function(current_state)
    temperature = initial_temperature
    while temperature > stopping_temperature:
        new_state = current_state + random.uniform(-1, 1)
        new_energy = objective_function(new_state)
        energy_difference = new_energy - current_energy
        if energy_difference < 0:
            current_state = new_state
            current_energy = new_energy
        else:
            probability = math.exp(-energy_difference / temperature)
            if random.random() < probability:
                current_state = new_state
                current_energy = new_energy
        temperature *= cooling_rate
    return current_state, current_energy

# 测试代码
result = simulated_annealing(objective_function, 0, 100, 0.99, 0.1)
print(result)

上面的代码中，我们首先定义了一个目标函数objective_function，用于表示我们要优化的问题。在这里，我们定义的目标函数是一个简单的二次函数。

然后，我们定义了一个simulated_annealing函数，用于实现退火算法的主逻辑。在这个函数中，我们使用了一个while循环来不断迭代，直到温度降到一个停止温度为止。在每次迭代中，我们随机生成一个新的状态，并计算新状态的能量。然后，我们根据能量差异和概率来决定是否接受新状态。最后，我们将当前状态和能量作为结果返回。

最后，我们在测试代码中调用simulated_annealing函数，并输出结果。在这里，我们使用了一个初温度为100，冷却速率为0.99，停止温度为0.1的参数设置。