Console.WriteLine("{0},{1},{2},{3}",PreX,PreY,ObjectFunction(PreX,PreY),Temperature);
} while(Math.Abs(ObjectFunction(BestX,BestY)–ObjectFunction(PreBestX,PreBestY))>Tolerance);
Console.WriteLine("最小值在点:{0},{1}",BestX,BestY);
Console.WriteLine("最小值为:{0}",ObjectFunction(BestX,BestY));
}
}
}
l结果：
最小值在点:-1.07678129318956,1.07669421564618
最小值为:-2.26401670947686
l后记：
原来想写一系列的文章，介绍如何用C＃解数值问题，这是因为在CSDN上很少有数值计算方面的文章，所以希望能有所补充。
一开始在网上搜索模拟退火的资料并想作为C＃数值计算的一个例子，找不到现成的源码。后来自己实验了很久，终于将此程序写出，不敢私藏，拿出来作用模拟退火或者用C＃解数值算法问题的一个入门例子。
本文尽量避免太过学术化，如数学和物理名称和公式，仓促下笔，有很多地方可能讲得不是很清楚，希望各位体谅。任何问题或批评，可EMAIL与我：armylau2@163.com
另，模拟退火还可以应用到其它更多更复杂的问题，如“推销员问题”等组合优化问题。本例只是求一个二维函数的最小值问题，而且其冷却表参数的选择也过于简单，只能作用一个初步的入门简介，请读者注意。
l参考文献：
1．http://www.computer-dictionary-online.org/index.ASP?q=simulated annealing 计算机词典
2．NumericRecipesinC
3．计算方法丛书非数值并行算法（第一册）模拟退火算法
