python实现模拟退火算法

模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）是一种通用的概率优化算法，用于在给定的大搜索空间内寻找问题的近似全局最优解。该算法灵感来源于物理中固体物质的退火过程，通过逐渐降低系统的温度来寻找能量最低的状态。

在Python中实现模拟退火算法，我们首先需要定义目标函数（即我们想要最小化的函数），然后设置初始解、初始温度、温度下降策略、迭代次数等参数。下面是一个简单的模拟退火算法实现示例，用于解决一个简单的优化问题：

	import random
	import math
	def objective_function(x):
	""" 目标函数，例如求 x^2 的最小值 """
	return x**2
	def simulated_annealing(objective, initial_guess, temp=10000, temp_min=1, alpha=0.99, max_iter=10000):
	"""
	模拟退火算法
	:param ob