模擬退火演算法實現尋找函式最值

模擬退火的演算法思想：

模擬退火演算法從某一較高初溫出發，伴隨溫度引數的不斷下降,結合概率突跳特性在解空間中隨機尋找目標函式的全域性最優解，即在區域性最優解能概率性地跳出並最終趨於全域性最優。

模擬退火演算法模板：

初始溫度

t=100
冷卻速率
rate=0.99
while t>1:
隨機生成乙個解
x=random
隨機解的適應度
y=f(x)
如果當前適應度大於最佳適應度，則儲存新解
if y>y:
x=xy=y
else:
*演算法核心如果當前適應度小於最佳適應度，則以一定概率儲存新解，這個概率由適應度差值和當前溫度決定，差值越小，溫度越大，概率越大
if exp(-(y-y)/t)>random():
x = x
y = y
冷卻t*=rate

求解f(x)=x+5sin(5x)+2cos(4x)在區間上的函式最值。

python實現模擬退火演算法

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