Python实战：利用模拟退火算法寻找最优参数

Python实战：利用模拟退火算法寻找最优参数

在机器学习中，选择合适的参数往往直接影响着模型的性能。而如何自动化地找到最优参数是一个需要解决的问题。本文将介绍一种基于模拟退火算法的方法来解决这个问题。

首先，我们需要明确模拟退火算法的基本思想：通过模拟物质的退火过程，来寻找最优解。具体来说，在模拟过程中，我们随机生成一个解，并计算它的成本。然后，我们在当前解的附近随机产生另一个解，并计算它的成本。如果新解的成本更低，那么我们接受这个解。否则，我们以一定的概率接受这个较差的解。然后，我们不断地重复这个过程，直到满足停止条件。

下面，让我们看一个具体的例子。我们将使用模拟退火算法来寻找以下函数的最小值：

f(x,y)=sin⁡(12x2−14y2+3)cos⁡(2x+1−ey)f(x,y)=\sin(\frac{1}{2}x^2-\frac{1}{4}y^2+3)\cos(2x+1-e^y)f(x<