模拟退火算法实现寻找二元函数最值

以下是使用模拟退火算法寻找二元函数最值的步骤：

1.定义适应度函数，即引用[2]中的func2函数，该函数输入为二元变量x和y，输出为函数的适应度值。

function result=func2(x,y)
    fit=0.26*(x.^2+y.^2)-0.48*x*y;
    result=fit;
end

2.定义模拟退火算法的参数，包括初始温度、终止温度、降温速率、初始解等。

T0 = 100; % 初始温度
Tend = 1e-8; % 终止温度
q = 0.98; % 降温速率
x0 = rand(1,2)*10-5; % 初始解

3.实现模拟退火算法的主体部分，包括随机扰动解、计算适应度函数、接受新解或者以一定概率接受劣解等。

x = x0;
T = T0;
while T > Tend
    % 随机扰动解
    x_new = x + randn(1,2)*T;
    % 计算适应度函数
    f_new = func2(x_new(1),x_new(2));
    f = func2(x(1),x(2));
    % 接受新解或者以一定概率接受劣解
    if f_new < f
        x = x_new;
    else
        delta = f_new - f;
        p = exp(-delta/T);
        if rand() < p
            x = x_new;
        end
    end
    % 降温
    T = T*q;
end

4.最终得到的x即为函数的最小值所在的位置。

disp(['The minimum value is ', num2str(func2(x(1),x(2))), ' at (', num2str(x(1)), ',', num2str(x(2)), ').']);