模拟退火算法代码matlab

模拟退火算法是一种概率优化算法，常用于解决组合优化问题。它通过模拟金属退火过程中的晶体结构改变，逐步接受差解以跳出局部最优解，寻找更优的全局最优解。

以下是用MATLAB实现的模拟退火算法的代码：

1. 初始化参数:
温度T初始值、冷却率alpha、终止温度Tend、当前解current_solution和当前解的适应度current_fitness。

2. 迭代搜索:
while(T > Tend) % 当温度大于终止温度时继续搜索
for i = 1:MaxIter % 进行固定次数的迭代
% 生成新的解neighbor_solution和新解的适应度neighbor_fitness
neighbor_solution = generate_neighbor(current_solution);
neighbor_fitness = calculate_fitness(neighbor_solution);

% 求适应度差
delta_fitness = neighbor_fitness - current_fitness;
if delta_fitness > 0 % 如果新解更优，则接受新解
current_solution = neighbor_solution;
current_fitness = neighbor_fitness;
else % 如果新解不优，则以一定的概率接受新解
p = exp(delta_fitness / T); % 计算概率
if rand() < p % 以概率p接受新解
current_solution = neighbor_solution;
current_fitness = neighbor_fitness;
end
end
end
T = alpha * T; % 降低温度
end

这里的generate_neighbor函数用于生成当前解的邻域解，calculate_fitness函数用于计算解的适应度。

3. 返回结果:
返回最终的当前解current_solution作为模拟退火算法的近似最优解。

通过逐步更新温度和接受差解的策略，模拟退火算法能够在全局搜索中较好地避免陷入局部最优解，从而找到较优的解决方案。