Python实现的模拟双重退火算法：深入分析与性能基准测试
模拟退火是一种随机优化技术，受到物理学中固态物质退火的启发。简而言之，模拟退火是一个启发式搜索方法，通过模拟物理退火过程来找到函数的全局最优解。而模拟双重退火则进一步增加了算法的复杂性和精度。
在本文中，我们将展示如何在Python中实现模拟双重退火算法，并进行性能基准测试。此外，为了方便读者进一步研究和实践，我们还提供了一个完整的项目供您下载。具体过程，请下载完整项目。
1. 模拟退火与模拟双重退火
1.1 模拟退火
模拟退火的基本思想是在每一步都允许一定的概率接受比当前解差的解，从而避免局部最优解。其工作原理是，随着时间的推移，接受差解的概率会逐渐减小，使得算法有更大的机会找到全局最优解。
1.2 模拟双重退火
模拟双重退火是模拟退火的一个扩展。它不仅考虑当前的解，还考虑到前一次的解。这样做的目的是为了增加算法的多样性，使其更有可能跳出局部最优解，从而找到更好的解。
2. Python实现
2.1 初始化
为了演示模拟双重退火算法，我们首先需要初始化一些参数。这些参数包括初始温度、冷却率、最大迭代次数等。
import math
import random
# 参数