C#，动态规划（DP）模拟退火（Simulated Annealing）算法与源代码*问题:**给定一个成本函数f:r^n–>r*，找到一个 n 元组，该元组最小化 f 的值。请注意，最小化函数值在算法上等同于最大化(因为我们可以将成本函数重新定义为 1-f)。 很多有微积分/分析背景的人可能都熟悉单变量函数的简单优化。例如，函数 f(x) = x^2 + 2x 可以通过将一阶导数设置为零来优化，从而获得产生最小值 f(-1) = -1 的解 x = -1 。这种技术适用于变量很少的简单函数。然而，通常情况下，研究人员对优化几个变量的函数感兴趣，在这种情况下，只能通过计算获得解。