Python 模擬退火法是一種基于隨機化思想的全局優化算法，主要應用于復雜的非線性、非凸函數優化問題。本文將介紹 Python 模擬退火法的原理和實現方法。

def simulated_annealing(problem, schedule):
current = problem.random_start()
for t in itertools.count():
T = schedule(t)
if T == 0:
return current
next_sol = problem.random_neighbor(current)
delta_e = problem.energy(next_sol) - problem.energy(current)
if delta_e >0 or math.exp(delta_e / T) >random.random():
current = next_sol

模擬退火算法的核心是一個產生新解的隨機過程。它在當前解的附近隨機產生一個新解，通過一個溫度參數控制它是否被接受。溫度參數越高，越容易接受差解；隨著時間的推移，溫度逐漸降低，接受差解的概率降低。當溫度降低到一定程度時，算法收斂到全局最優解。

Python 模擬退火法的優點是將隨機化思想應用到了優化算法中，能夠跳出局部最優解，并在全局范圍內搜索最優解。缺點是需要調節溫度參數和隨機過程，實現較為復雜。

class AnnealingProblem:
def energy(self, state):
pass
def random_neighbor(self, state):
pass
def random_start(self):
pass
def exponential_decay(alpha, t):
return alpha ** t
def linear_decay(alpha, t):
return (1.0 - alpha) / t
problem = AnnealingProblem()
schedule = exponential_decay(0.99, 0.01)
solution = simulated_annealing(problem, schedule)

Python 模擬退火法的實現基于退火算法接口，在實際應用中需要通過定義問題接口和溫度參數函數來適應不同的實際問題。這種模式使代碼可以很方便地被擴展和重用。