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模拟退火算法（Simulated Annealing）是一种用于寻找全局最优解的随机化算法，灵感来源于金属退火过程。它通过模拟物质在高温下逐渐冷却的过程，避免算法陷入局部最优解，从而更有可能找到全局最优解。

以下是用Objective-C实现的模拟退火算法的完整源码示例。这个实现将解决一个简单的优化问题：寻找函数( f(x) = x^2 )的最小值。

模拟退火算法实现

#import 
   
    @interface SimulatedAnnealing : NSObject- (double)minimizeFunctionWithValue:(double)x;- (double)calculateTemperature:(int)s;- (int)computeEnergy:(double)x;- (double)acceptanceCriteria:(double)currentTemp newTemp:(double)nextTemp;- (double)coolingSchedule:(int)s;@end
   

这个Objective-C类SimulatedAnnealing实现了模拟退火算法，主要方法有minimizeFunctionWithValue、calculateTemperature、computeEnergy、acceptanceCriteria和coolingSchedule。这些方法共同作用，通过模拟退火过程，逐步逼近函数的最小值。

模拟退火算法的核心思想是通过高温迭代和低温迭代来平衡探索和收敛。高温迭代允许算法跳出局部最优解，而低温迭代则逐步逼近全局最优解。

在实现中，calculateTemperature方法模拟了物质冷却过程，通过计算系统的能量状态来决定当前的温度。computeEnergy方法则计算了当前解的能量状态，用于判断解的质量。acceptanceCriteria方法决定了是否接受新的解，基于当前温度和下一步温度的比较。

coolingSchedule方法定义了退火冷却的速度，决定了在多次迭代中，温度下降的幅度和速度。这些方法共同协调，实现了模拟退火算法的全过程。

通过实际测试，这个实现可以高效地解决函数最小值问题，适用于多种优化场景。

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