退火算法是一种随机化的全局优化算法，可以找到非线性函数的全局最优解。Python中可以使用以下步骤实现模拟退火算法：

1. 定义优化问题

首先需要定义待优化的目标函数，以及问题的约束条件。

1. 初始化参数

定义初始状态和初始温度，以及每一次调整温度的方式。

1. 定义邻域函数

邻域函数根据当前状态生成新的状态。如可对当前状态的一个或多个参数进行微调、交换等操作。

1. 定义接受准则

接受准则决定是否接受新状态。常用的有Metropolis准则和Boltzmann准则。

1. 迭代执行

在每一轮中，根据邻域函数生成新的状态，根据接受准则决定是否接受新状态，更新当前状态以及温度。当温度降到设定的终止温度时停止迭代。最终输出迭代过程中达到的最优状态以及最优解。

以下是一个简单的模拟退火算法框架的示例代码：

import math
import random# 目标函数
def obj_function(x):return x**2# 邻域函数
def neighbor(x, T):return x + random.uniform(-1, 1) * T# 接受准则
def acceptance_probability(old_cost, new_cost, T):if new_cost < old_cost:return 1.0else:return math.exp(-(new_cost - old_cost) / T)# 模拟退火算法
def simulated_annealing(init_state, obj_function, neighbor, acceptance_probability, T=1.0, alpha=0.99, min_T=0.00001, max_iter=10000):current_state = init_statecurrent_cost = obj_function(current_state)best_state = current_statebest_cost = current_costiter = 0while T > min_T and iter < max_iter:new_state = neighbor(current_state, T)new_cost = obj_function(new_state)ap = acceptance_probability(current_cost, new_cost, T)if ap > random.random():current_state = new_statecurrent_cost = new_costif current_cost < best_cost:best_state = current_statebest_cost = current_costT *= alphaiter += 1return (best_state, best_cost)# 测试
init_state = 5
result = simulated_annealing(init_state, obj_function, neighbor, acceptance_probability)
print(result)

需要注意的是，邻域函数、接受准则等具体的实现方式会因问题而异，需要根据具体的问题进行调整。