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def simulated_annealing(pop, fitness, kriging, DNA_SIZE, POP_SIZE, temperature, cooling_rate): import numpy as np import random import Krigingego while temperature > 1e-5: for i in range(POP_SIZE): # 小范围随机扰动生成邻域

作者：golang云原生栏目：公开2023-11-27 10:541552

这段代码是一个模拟退火算法的实现。模拟退火算法是一种全局优化算法，用于在解空间中寻找最优解。下面是对代码的解释：

  • 参数说明：

    • pop：当前解的种群
    • fitness：每个解的适应度
    • kriging：Kriging模型
    • DNA_SIZE：每个解的长度
    • POP_SIZE：种群大小
    • temperature：初始温度
    • cooling_rate：降温速率

  • 主要步骤：

    1. 在每个温度下进行循环，直到温度降低到接近0。
    2. 对于每个解，生成一个邻域解。通过随机选择位置并进行位反转来生成邻域解。
    3. 计算当前解和邻域解的适应度差异。
    4. 如果邻域解更优，则接受邻域解作为当前解；否则根据一定概率（根据Metropolis准则）接受劣质解，以避免陷入局部最优点。
    5. 不断降低温度，直到满足停止条件。

最后，返回更新后的种群和相应的适应度。

请注意，这段代码中引入了名为Krigingego的自定义模块，用于计算邻域解的适应度。你可能需要确保该模块在代码中可用，并提供正确的参数和功能。


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