matlab模拟退火代码
时间: 2023-09-09 08:13:07 浏览: 36
以下是一个简单的 MATLAB 模拟退火代码示例:
```matlab
% 目标函数
f = @(x) sin(x) + sin(2*x);
% 初始解和初始温度
x0 = 5;
T0 = 100;
% 终止温度和降温系数
Tf = 1e-8;
alpha = 0.95;
% 迭代次数
maxIter = 1000;
% 初始化当前解和当前温度
x = x0;
T = T0;
% 初始化最优解和最优值
xstar = x;
fstar = f(xstar);
% 迭代
for i = 1:maxIter
% 产生随机解
xnew = x + randn() * T;
% 计算目标函数值差
deltaf = f(xnew) - f(x);
% 判断是否接受新解
if deltaf < 0 || exp(-deltaf / T) > rand()
x = xnew;
% 更新最优解和最优值
if f(x) < fstar
xstar = x;
fstar = f(xstar);
end
end
% 降温
T = alpha * T;
% 判断是否达到终止温度
if T < Tf
break;
end
end
% 输出结果
fprintf('最优解: %f\n', xstar);
fprintf('最优值: %f\n', fstar);
```
这个示例中,目标函数是 $f(x) = \sin(x) + \sin(2x)$,初始解为 $x_0 = 5$,初始温度为 $T_0 = 100$,终止温度为 $T_f = 10^{-8}$,降温系数为 $\alpha = 0.95$,迭代次数为 $1000$。每次迭代,产生一个随机解 $x_{new}$,计算目标函数值差 $\Delta f = f(x_{new}) - f(x)$,如果 $\Delta f < 0$,则接受新解;否则以一定概率 $\exp(-\Delta f/T)$ 接受新解。在接受新解后,更新最优解和最优值。在每次迭代结束后,根据降温系数降低温度,并判断是否达到终止温度。最终输出最优解和最优值。