MATLAB模拟退火算法计算西宁市到海东市的最短距离代码

以下是一个使用模拟退火算法计算西宁市到海东市的最短距离的 MATLAB 代码示例：

% 西宁市和海东市的经纬度坐标
x = [101.784450, 102.103681];
y = [36.623847, 36.502916];

% 计算两个城市之间的距离（单位：千米）
dist = pdist([x', y'], 'euclidean') * 111;

% 定义模拟退火算法的参数
T0 = 100;       % 初始温度
Tf = 1e-8;      % 终止温度
alpha = 0.99;   % 降温速率
max_iter = 1e5; % 最大迭代次数

% 初始解为两个城市之间的直线距离
x0 = dist;

% 模拟退火算法求解最短距离
best_x = x0;
best_f = f(x0);
T = T0;
iter = 1;
while T > Tf && iter < max_iter
    % 产生新解
    x_new = x0 + randn() * T;
    
    % 计算新解的目标函数值
    f_new = f(x_new);
    
    % 判断是否接受新解
    if f_new < best_f
        best_x = x_new;
        best_f = f_new;
    end
    delta_f = f_new - f(x0);
    if delta_f < 0 || rand() < exp(-delta_f / T)
        x0 = x_new;
    end
    
    % 降温
    T = T * alpha;
    iter = iter + 1;
end

% 输出结果
fprintf('最短距离为 %f 千米\n', best_f);

% 目标函数：计算两个城市之间的距离
function fval = f(x)
    fval = pdist([x', y'], 'euclidean') * 111;
end

这个示例代码中，我们首先计算了西宁市和海东市的经纬度坐标，并根据经纬度计算了两个城市之间的距离。接着，我们使用模拟退火算法求解最短距离，其中目标函数为两个城市之间的距离。最后，输出最短距离的结果。

请注意，这个示例代码中使用的经纬度坐标和两个城市之间的距离只是作为演示用途，实际应用中需要使用更准确的数据。此外，模拟退火算法的性能也受到参数的影响，需要根据具体问题进行调整。