退火算法的 Java 实现思路及代码
退火算法（Simulated Annealing）是一种全局优化算法，用于在搜索空间中找到最优或近似
最优解。它通过模拟固体退火的过程来搜索解空间，并在搜索过程中允许一定程度的不稳定
性和随机性。
算法原理：
1. 初始化一个初始解，并确定初始温度和退火率。
2. 在每个温度下，通过扰动当前解来生成一个新解，或者选择随机移动到相邻解。
3. 根据目标函数的变化和温度计算接受概率，决定是否接受新解。
4. 不断降低温度，使得接受新解的概率逐渐减小，从而逐步收敛到最优解或近似最优解。
退火算法的关键在于合理设置初始温度、退火率和停止条件，以及根据具体问题设计合适的
目标函数和邻域结构。
以下是一个使用 C#实现的简单退火算法示例：
```csharp
using System;
public class SimulatedAnnealing
{
private double initialTemperature; // 初始温度
private double coolingRate; // 退火率
public SimulatedAnnealing(double initialTemperature, double coolingRate)
{
this.initialTemperature = initialTemperature;
this.coolingRate = coolingRate;
}
public double Solve(Func<double, double> objectiveFunction, double minValue, double
maxValue)
{
Random random = new Random();
// 初始化当前解和当前温度
double currentSolution = random.NextDouble() * (maxValue - minValue) + minValue;
double currentTemperature = initialTemperature;
while (currentTemperature > 0.01)
{
// 在当前解的邻域内生成新解
double newSolution = currentSolution + (random.NextDouble() * 2 - 1);
