模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）是一种用于全局优化的经典算法，灵感来源于固体退火原理。它特别适合解决复杂的非线性优化问题，在路径规划、机器学习等领域有着广泛应用。今天就用Python手把手教你实现这一算法！💪

首先，我们需要明确目标函数和初始参数。例如，假设我们要最小化一个二维函数值，定义好初始温度、降温速率以及迭代次数等关键参数。接着，通过随机扰动当前解并计算新解与原解的能量差来决定是否接受新解。当温度逐渐降低时，算法会逐步收敛到最优解。❄️

以下是核心代码框架👇

```python

import math

import random

def simulated_annealing():

初始化变量

current_temp = 1000

cooling_rate = 0.003

while current_temp > 1:

随机生成新解

new_solution = ...

delta_energy = calculate_energy(new_solution) - calculate_energy(current_solution)

if delta_energy < 0 or random.random() < math.exp(-delta_energy / current_temp):

current_solution = new_solution

current_temp = (1 - cooling_rate)

运行算法

simulated_annealing()

```

快来试试吧，让代码帮你找到最佳答案吧！💡