metropolis-SA 5.0.0

Simulated Annealing with Metropolis algorithm w/ convergence tracking.

Metropolis

Implementación del algoritmo de Metropolis como núcleo del método de Simulated Annealing

Instalación

En tu entorno de Anaconda (u otro entorno virtual):

pip install -e .

Esto instala el paquete localmente en modo editable.

Si se prefiere usar dependencias explícitas:

pip install -r requirements.txt

Estructura Metropolis V5.0

Metropolis/
├── README.md
├── LICENSE
├── requirements.txt
├── metropolis/
│   ├── __init__.py      # inicialización paquete
│   ├── core.py          # núcleo del algoritmo
│   ├── schedule.py      # funciones de temperatura (v2+)
│   ├── energies.py      # funciones de temperatura (v5+)
│   └── visualization.py # para plots de convergencia (v3+)
├── run/
│   └── anneal.py
└── tests/

Ejecución

usage: anneal.py [-h] [--schedule {linear,exponential,logarithmic}] [--plot] {square,abs,cube,bimodal}

Execute Metropolis annealing with different energy landscapes and scheduling types

positional arguments:
  {square,abs,cube,bimodal}
                        Energy landscape

options:
  -h, --help            show this help message and exit
  --schedule {linear,exponential,logarithmic}
                        Type of scheduling to be used (default: exponential)
  --plot                Plotted Metropolis epochs

Ejemplos:

python -m run.anneal square --plot
python -m run.anneal bimodal --schedule exponential --plot
python -m run.anneal bimodal --schedule linear

Historial

V1.0 Motor Monte Carlo básico Ejemplo de uso

V2.0 Incorpora varios schedules de enfriamiento

V3.0

• Añadido Módulo visualization.py para graficar convergencia.
• Corregido bug en orden de parámetros de llamada a la función scheduling
• Se evitan energías negativas
• Otros cambios menores.

V4.0

• Añadido soporte línea de comandos.

V5.0

• Versión final estable
• Posibilidad de indicar función paisaje-energético
• Cambiado
• Salida en inglés