正在打开模型库
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高温时允许接受更差的解，降温后逐渐只接受更好的解，从而跳出局部最优。
偶尔走一步看起来更差的路，是为了将来走到更好的山谷。
组合问题容易陷局部最优，又希望代码好写时用。
Python 代码
import math, random
cities = [(0, 0), (1, 3), (4, 1), (5, 4), (2, 6)]
def length(path):
dist = 0
for i in range(len(path)):
a, b = cities[path[i]], cities[path[(i + 1) % len(path)]]
dist += math.hypot(a[0] - b[0], a[1] - b[1])
return dist
path = list(range(len(cities)))
best, T = path[:], 10
for _ in range(2000):
i, j = sorted(random.sample(range(len(path)), 2))
nxt = path[:i] + path[i:j + 1][::-1] + path[j + 1:]
d = length(nxt) - length(path)
if d < 0 or random.random() < math.exp(-d / T):
path = nxt
if length(path) < length(best):
best = path[:]
T *= 0.995
print(best, round(length(best), 3))