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在Lisp中利用模擬退火等啟發式算法求解優化問題可以通過編寫相應的函數來實現。以下是一個簡單的示例代碼，用于在Lisp中實現模擬退火算法來求解一維函數的最小值：
(defun cost-function (x)
(+ (* x x) (* 3 x) 5))
(defun simulated-annealing (initial-state initial-temperature cooling-rate iterations)
(let ((current-state initial-state)
(temperature initial-temperature))
(dotimes (i iterations)
(let* ((new-state (+ current-state (random 1.0)))
(delta-cost (- (cost-function new-state) (cost-function current-state)))
(accept-prob (exp (/ delta-cost temperature))))
(if (or (> delta-cost 0) (< accept-prob (random 1.0)))
(setf current-state new-state)
(setf current-state current-state))
(setf temperature (* temperature cooling-rate))))
current-state))
(print (simulated-annealing 0 1000 0.95 1000))
在上面的代碼中，cost-function函數定義了一個簡單的一維函數，simulated-annealing函數實現了模擬退火算法。通過設置初始狀態、初始溫度、冷卻率和迭代次數等參數，可以求解這個優化問題并輸出最優解。
在實際應用中，可以根據具體的優化問題編寫相應的代價函數和啟發式算法的邏輯，以實現求解最優解的過程。
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