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【1】引言
前序学习进程中，已经对模拟退火算法进行了原理解释和最小值求解学习，相关文章链接为：
python学智能算法（一）|模拟退火算法：原理解释和最小值求解-CSDN博客
在此基础上，今天将进一步学习具体的数值处理退火过程，实现灵活运用该算法进行各式各样目标值求解。
【2】代码设计
在原理解释和最小值求解学习文章中，主要研究方向是把模拟退火原理用代码展示出来，这里面涉及到的操作步骤满足：
图1 模拟退火操作步骤
实际上，初始温度和最低温度都不参与计算，它们只是辅助决定要计算多少次。
真正实施的计算过程，是在初始温度时，从初始解开始，对初始解周围的区域进行搜索。当搜索次数达到预设数量时，温度降低。
在这个过程中，温度不参与计算，只是相当于一个条件，只要温度还没有到最低，搜索过程就要进行。
类似于温度就是一个跑道，计算过程就是粒子在奔跑。只要这个跑道还有直径，里面的粒子就要绕着跑道运动，且每个直径的跑道上，粒子运动的圈数相同。
图2 模拟退火说明
在此分析基础上，仅仅获得最有分析结果不再是唯一目标。
将代码搜寻过程中，选取的最优解和最优目标值同时展示出来，会更有助于更清晰地展示退火过程。
在前述文章中，算法运行的目标是获得最小值，使用的模拟退火算法核心代码为：
while temperature > final_temperature:for _ in range(num_iterations_per_temp):# 在当前解的邻域内生成新解new_solution = current_solution + np.random.uniform(-0.1, 0.1)# 计算新解的目标函数值new_energy = objective_function(new_solution)# 计算能量差delta_energy = new_energy - current_energy# 如果新解更优，直接接受if delta_energy < 0:current_solution = new_solutioncurrent_energy = new_energy# 更新最优解if new_energy < best_energy:best_solution = new_solutionbest_energy = new_energy# 如果新解更差，以一定概率接受else:acceptance_probability = np.exp(-delta_energy / temperature)if np.random.rand() < acceptance_probability:current_solution = new_solutioncurrent_energy = new_energy
这个计算过程，实际上可以取到的参数包括：
每次计算的解
每次计算的目标函数值/能量值
每次计算的最优解
每次计算的最优目标函数值/能量值
所以，如果将上述量尽可能展示出来，具体的退火过程会更为清晰。
【3】代码测试
要想展示各个具体的解和对应能量值，只需要定义相关的列表存储各个值即可，在这依然是先修改核心代码：
# 模拟退火算法
def simulated_annealing(initial_solution, initial_temperature, final_temperature, alpha, num_iterations_per_temp):# 当前解current_solution = initial_solution# 当前解的目标函数值current_energy = objective_function(current_solution)# 最优解best_solution = current_solution# 最优解的目标函数值best_energy = current_energy# 当前温度temperature = initial_temperature# 用于记录每一步的最优目标函数值energy_history = [best_energy]current_solution_history = [current_solution]current_energy_history = [current_energy]best_energy_history = [best_energy]best_solution_history =[best_solution]while temperature > final_temperature:for _ in range(num_iterations_per_temp):# 在当前解的邻域内生成新解new_solution = current_solution + np.random.uniform(-0.1, 0.1)# 计算新解的目标函数值new_energy = objective_function(new_solution)# 计算能量差delta_energy = new_energy - current_energy# 如果新解更优，直接接受if delta_energy < 0:current_solution = new_solutioncurrent_energy = new_energy# 更新最优解if new_energy < best_energy:best_solution = new_solutionbest_energy = new_energy# 如果新解更差，以一定概率接受else:acceptance_probability = np.exp(-delta_energy / temperature)if np.random.rand() < acceptance_probability:current_solution = new_solutioncurrent_energy = new_energy# 记录当前最优目标函数值energy_history.append(best_energy)# 更新当前解和能量的历史记录current_solution_history.append(current_solution)current_energy_history.append(current_energy)best_energy_history.append(best_energy)best_solution_history.append(best_solution)# 降低温度temperature *= alphareturn best_solution, best_energy, energy_history, current_solution_history, current_energy_history, best_energy_history, best_solution_history非常清晰，这里只是在两处位置分别新增了四行代码：
# 用于记录每一步的最优目标函数值 energy_history = [best_energy] current_solution_history = [current_solution] current_energy_history = [current_energy] best_energy_history = [best_energy] best_solution_history =[best_solution]...
# 记录当前最优目标函数值 energy_history.append(best_energy) # 更新当前解和能量的历史记录 current_solution_history.append(current_solution) current_energy_history.append(current_energy) best_energy_history.append(best_energy) best_solution_history.append(best_solution)
新增的代码对运算没有任何影响，只是将参数值用列表的形式存储起来。
之后就比较简单，用动画的形式动态展示这些参数的关系就可以：
fig, ax = plt.subplots() # 定义要画图
# 设置坐标轴范围
#ax.set_xlim(min(current_solution_history), max(current_solution_history))
#ax.set_ylim(min(current_energy_history), max(current_energy_history))
ax.set_xlim(-10,10)
ax.set_ylim(0,100)
# 定义散点图对象
scatter1 = ax.scatter([], [], c='b', label='当前解与当前能量关系')
scatter2 = ax.scatter([], [], c='g', marker="^",label='最优解与最优能量关系')
# 定义折线图对象来表示 best_energy 的变化
line, = ax.plot([], [], 'r-', label='当前解与最优能量关系')num_frames = len(energy_history)
x = np.linspace(-10, 10, 400)
y = objective_function(x)
plt.plot(x, y, label='目标函数')
def update(frame):x = current_solution_history[:frame + 1]y = current_energy_history[:frame + 1]# 更新散点图的数据scatter1.set_offsets(np.c_[x, y])# 更新折线图的数据，这里使用迭代步数作为 x 轴，best_energy 作为 y 轴line_x = current_solution_history[:frame + 1]line_y = best_energy_history[:frame + 1]line.set_data(line_x, line_y)scatter_x=best_solution_history[:frame + 1]scatter_y =best_energy_history[:frame + 1]scatter2.set_offsets(np.c_[scatter_x, scatter_y])return scatter1, line,scatter2ani = animation.FuncAnimation(fig, update, repeat=True,frames=num_frames, interval=50) # 调用animation.FuncAnimation()函数画图
plt.legend()在这段代码中，分别定义了4个图像：
- 当前解和当前能量的关系，对应current_solution和current_energy；
- 最优解和最优能量的关系，对应best_solution和best_energy；
- 当前解和最优能量的关系，对应current_solution和best_energy；
- 目标函数。
代码运行后，获得的图像为：
图3 模拟退火计算过程参数变化
在图3所示的模拟退火计算过程参数变化图像中，可以清晰看到四个图像：
目标函数图像是不会变化的线条；
当前解和当前能量动画为蓝色散点图，蓝色散点会反复出现，甚至往横坐标减小的方向变化，这就是退火过程中不断搜索的证据；
最优解和最优能量动画为绿色散点图，绿色散点图有时候不会变化，这是因为当前解在搜索过程中，不能发现更好的最优能量，所以最优解和最优能量不会更新；
当前解和最优能量动画为红色线条，红色线条会沿着坐标轴减小到方向往水平方向延展，这就是因为当前解在搜索过程中，不能发现更好的最优能量，所以最优能量不会更新，只会保持之前取到的值。
图3清晰展现了模拟退火算法运行过程中数据的变化。
此时的完整代码为：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.animation as animation# 设置 matplotlib 支持中文
plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei'
# 解决负号显示问题
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 定义目标函数，这里是 f(x) = x^2
def objective_function(x):return x ** 2# 初始化参数
# 初始解
initial_solution = np.random.uniform(-10, 10)
# 初始温度
initial_temperature = 100
# 终止温度
final_temperature = 0.01
# 温度衰减系数
alpha = 0.95
# 每个温度下的迭代次数
num_iterations_per_temp = 5# 模拟退火算法
def simulated_annealing(initial_solution, initial_temperature, final_temperature, alpha, num_iterations_per_temp):# 当前解current_solution = initial_solution# 当前解的目标函数值current_energy = objective_function(current_solution)# 最优解best_solution = current_solution# 最优解的目标函数值best_energy = current_energy# 当前温度temperature = initial_temperature# 用于记录每一步的最优目标函数值energy_history = [best_energy]current_solution_history = [current_solution]current_energy_history = [current_energy]best_energy_history = [best_energy]best_solution_history =[best_solution]while temperature > final_temperature:for _ in range(num_iterations_per_temp):# 在当前解的邻域内生成新解new_solution = current_solution + np.random.uniform(-0.1, 0.1)# 计算新解的目标函数值new_energy = objective_function(new_solution)# 计算能量差delta_energy = new_energy - current_energy# 如果新解更优，直接接受if delta_energy < 0:current_solution = new_solutioncurrent_energy = new_energy# 更新最优解if new_energy < best_energy:best_solution = new_solutionbest_energy = new_energy# 如果新解更差，以一定概率接受else:acceptance_probability = np.exp(-delta_energy / temperature)if np.random.rand() < acceptance_probability:current_solution = new_solutioncurrent_energy = new_energy# 记录当前最优目标函数值energy_history.append(best_energy)# 更新当前解和能量的历史记录current_solution_history.append(current_solution)current_energy_history.append(current_energy)best_energy_history.append(best_energy)best_solution_history.append(best_solution)# 降低温度temperature *= alphareturn best_solution, best_energy, energy_history, current_solution_history, current_energy_history, best_energy_history, best_solution_history# 运行模拟退火算法
best_solution, best_energy, energy_history, current_solution_history, current_energy_history, best_energy_history, best_solution_history= simulated_annealing(initial_solution, initial_temperature, final_temperature, alpha, num_iterations_per_temp)print("最优解:", best_solution)
print("最优值:", best_energy)
print('energy_history=', energy_history)fig, ax = plt.subplots() # 定义要画图
# 设置坐标轴范围
#ax.set_xlim(min(current_solution_history), max(current_solution_history))
#ax.set_ylim(min(current_energy_history), max(current_energy_history))
ax.set_xlim(-10,10)
ax.set_ylim(0,100)
# 定义散点图对象
scatter1 = ax.scatter([], [], c='b', label='当前解与当前能量关系')
scatter2 = ax.scatter([], [], c='g', marker="^",label='最优解与最优能量关系')
# 定义折线图对象来表示 best_energy 的变化
line, = ax.plot([], [], 'r-', label='当前解与最优能量关系')num_frames = len(energy_history)
x = np.linspace(-10, 10, 400)
y = objective_function(x)
plt.plot(x, y, label='目标函数')
def update(frame):x = current_solution_history[:frame + 1]y = current_energy_history[:frame + 1]# 更新散点图的数据scatter1.set_offsets(np.c_[x, y])# 更新折线图的数据，这里使用迭代步数作为 x 轴，best_energy 作为 y 轴line_x = current_solution_history[:frame + 1]line_y = best_energy_history[:frame + 1]line.set_data(line_x, line_y)scatter_x=best_solution_history[:frame + 1]scatter_y =best_energy_history[:frame + 1]scatter2.set_offsets(np.c_[scatter_x, scatter_y])return scatter1, line,scatter2ani = animation.FuncAnimation(fig, update, repeat=True,frames=num_frames, interval=50) # 调用animation.FuncAnimation()函数画图
plt.legend()ani.save('mnthsf.gif') #保存动画
plt.show()【4】细节说明
上述代码中，为加快计算时间，所以减少了计算次数，每个温度下只重复计算5次。如果时间充足，可以扩大这个计算次数。
【5】总结
使用python进一步研究了模拟退火算法运行过程中数据的变化。