并行模拟退火算法的golang练手实现

模拟退火（Simulated Annealing, SA）算法是一种概率型启发式搜索算法，它模仿了物理世界中的退火过程。退火是一种金属加工技术，通过缓慢降低材料的温度来减少其内部的缺陷。在优化问题中，模拟退火算法用于寻找全局最优解，特别是当问题存在多个局部最优解时。

基本原理：

模拟退火算法从一个随机解开始，通过随机扰动当前解来探索解空间，并以一定的概率接受较差的解（即“退火”），从而避免陷入局部最优解。

算法步骤：

1. 初始化：选择一个初始解，并设定初始温度（T）和降温速率。

2. 当前解：评估当前解的适应度（目标函数值）。

3. 扰动解：在当前解的基础上进行小的扰动，产生一个新的解（邻居解）。

4. 评估新解：计算新解的适应度。

5. 接受准则：

   • 如果新解优于当前解，接受新解作为当前解。
   • 如果新解不如当前解，以一定的概率接受新解。这个概率由exp((适应度差) / T)决定，其中适应度差是新解适应度与当前解适应度的差值。

6. 降温：按照预定的降温速率降低温度。

7. 终止条件：如果达到终止条件（如温度降至某一阈值或达到最大迭代次数）&#x