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算法流程，写得有点乱，自己看
马尔科夫链长度为某一温度下的迭代次数
1、设置初始参数：起始点、初始温度T0、马尔科夫链长度Max_L、目标函数的最大值Max_E、停止温度Te、降温函数（取线性的最简单），scale；
2、判断是否收敛（T<Te），，是的话就停止算法；否则T= aT，L=1就下一步；
3、随机选择一个当前解的分量，根据公式产生扰动，得到新的候选解，此处以有上下限约束的优化问题为例：
4、计算目标函数差，dE，根据Metropolis规则判断是否接受候选解
生成一个0-1之间的随机数r，如果P>r，那么接受候选解为新解,L+=1，否则继续下一步；
5、若L>Max_L， 回到第三步；否则L+=1，回到第三步。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/zhanghuaye/p/5084196.html
