模拟退火算法在优化问题中的应用

模拟退火算法在优化问题中的应用

模拟退火算法（Simulated Annealing，SA）是一种基于模拟自然退火过程的启发式优化算法。它广泛应用于各种优化问题的求解，包括函数优化、组合优化、参数估计等。本文将介绍如何使用Python编程实现模拟退火算法，并通过一个示例问题来演示算法的应用。

首先，我们需要了解模拟退火算法的原理。模拟退火算法基于模拟固体物质退火的过程，通过在解空间中随机搜索，并以一定的概率接受劣解，从而避免局部最优解陷阱。算法的核心思想是通过不断降低“温度”（即控制搜索的程度），使系统有足够的机会跳出局部最优解，进而找到全局最优解。

下面是使用Python编程实现模拟退火算法的示例代码：

import math
import random

def simulated_annealing(initial_solution, cost_function, temperature, cooling_rate, stopping_temperature)