matlab退火算法约束优化

在MATLAB中，可以使用模拟退火算法进行约束优化。在给定的引用\[1\]中，使用了MATLAB自带的模拟退火函数simulannealbnd来进行求解。该函数可以通过设置上下限来对自变量进行约束。在这个例子中，自变量x和y的上限为5，下限为-5。通过设置初始自变量x0和目标函数func，可以使用simulannealbnd函数来求解约束优化问题。

另外，引用\[3\]中给出了另一个使用模拟退火算法进行约束优化的例子。在这个例子中，首先定义了基础数据，包括市场的位置和中心点的坐标。然后，通过计算距离矩阵和设置模拟退火的初始控制变量，使用自定义的tsp_sa函数进行求解。最后，通过画图展示了求解结果。

综上所述，MATLAB中可以使用模拟退火算法进行约束优化，可以根据具体问题的需求选择合适的方法和函数进行求解。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [matlab智能算法之模拟退火算法](https://blog.csdn.net/ymengm/article/details/128140093)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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