<jupyter_start><jupyter_text>Prueba Simulated Annealing con df_DummyEjemplo Simulated Annealing<jupyter_code>df_Dummy = [[0, 1, 1],
            [0, 2, 3],
            [0, 3, 4],
            [0, 4, 5],
            [1, 2, 1],
            [1, 3, 4],
            [1, 4, 8],
            [2, 3, 5],
            [2, 4, 1],
            [3, 4, 2],
            ]
df_Dummy = [[0, 1, 1],
            ]
#Generamos el dataframe de la lista dfDummy
import pandas as pd
import simulated_annealing3 as SA
df = pd.DataFrame(df_Dummy,columns=['id_origen', 'id_destino', 'distancia'])
df
#Diccionario de hiperpar[ametros
dict_Hiper = {'Tmax':25000.0 ,
              'Tmin': 2.5,
              'steps': 50000,
              'updates': 100
              }
#Se istancia el objeto
obj_SA=SA.SimulatedAnnealing(df, dict_Hiper)

#Se ejecuta 
obj_SA.Ejecutar()
#Resultados del algoritmo
print('Tiempo de ejecución: ',obj_SA.nbr_TiempoEjec)
print('Mejor distancia encontrada: ',obj_SA.nbr_MejorCosto)
print('Mejor Camino: ',obj_SA.nbr_MejorCamino)<jupyter_output>Tiempo de ejecución:  7.939338684082031e-05
Mejor distancia encontrada:  2
Mejor Camino:  [1, 0]
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