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模拟退火算法用于解决最优化问题爬山算法（一种完全的贪心搜索算法），每次向着当前上升速度最快的方向向上爬，最后的最优解取决于初始点，容易陷入局部最优解困境，如图，若起始点选择在C处，当算法到达A点时候将停止寻找，因为在A点附近没有任何上升的机会。模拟退火算法则用于尝试解决这个问题 过程中：目标函数 作为 能量函数 算法思想：模拟退火算法以一定的概率接受一个比当前解要差的解（这个概率随着时间

import numpy as npimport randomfrom numpy import genfromtxt# 载入训练数据def getData(dataSet): m, n = np.shape(dataSet) trainData = np.ones((m, n)) trainData[:,:-1] = dataSet[:,:-1] trainL