模拟退火算法是一种非常实用且强大的启发式算法，它在解决组合优化问题时表现出色。🔍今天，我们将一起探索如何使用Python来实现这一算法，特别参考了王国胤教授的研究成果。
🚀首先，我们需要理解模拟退火的基本原理。该算法灵感来源于固体材料的退火过程，通过逐步降低系统温度，使系统达到能量最低的状态。🎯这个过程模拟了寻找最优解的过程，在面对复杂优化问题时尤为有效。
💡接下来，让我们来看看如何用Python编写代码。我们将从定义目标函数开始，然后是随机初始化解，接着是设计一个能接受新解的概率函数。💼这一步非常重要，因为它决定了算法能否跳出局部最优解，从而找到全局最优解。
❄️最后，我们通过不断降低温度，重复上述步骤，直到满足停止条件。这里的关键在于如何合理设置初始温度和降温速率，以确保算法的有效性。
🌟通过这篇介绍，希望你能对模拟退火算法有更深入的理解，并能够动手实践，进一步探索其在不同场景下的应用。💪
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