在matlab中禁忌算法实现以可达和速率为目标的优化问题的代码

以下是一个基于禁忌搜索算法实现可达性和速率优化问题的 MATLAB 代码示例：

function [x_opt, f_opt] = tabu_search(f_obj, x0, options)
% f_obj：目标函数句柄
% x0：初始解
% options：禁忌搜索算法参数

% 初始化禁忌表和历史最优解
tabu_list = [];
x_best = x0;
f_best = feval(f_obj, x0);

% 禁忌搜索算法主循环
for iter = 1:options.MaxIter
    % 生成候选解
    x_cand = generate_candidate(x_best, tabu_list, options);
    % 计算候选解的目标函数值
    f_cand = feval(f_obj, x_cand);
    % 更新最优解
    if f_cand < f_best
        x_best = x_cand;
        f_best = f_cand;
    end
    % 更新禁忌表
    tabu_list = update_tabu_list(tabu_list, x_best, x_cand, options);
end

% 返回历史最优解和目标函数值
x_opt = x_best;
f_opt = f_best;
end

function x_cand = generate_candidate(x_best, tabu_list, options)
% 生成候选解的函数
% 这里假设x是一个n维向量
n = length(x_best);
% 初始化候选解为当前最优解
x_cand = x_best;
% 随机选择一个维度
idx = randi(n);
% 在该维度上随机生成一个新的值
x_cand(idx) = x_best(idx) + options.StepSize * randn;
% 检查候选解是否在禁忌表中
while ismember(x_cand, tabu_list, 'rows')
    % 如果是，则重新生成候选解
    x_cand(idx) = x_best(idx) + options.StepSize * randn;
end
end

function tabu_list = update_tabu_list(tabu_list, x_best, x_cand, options)
% 更新禁忌表的函数
% 如果禁忌表已满，则删除最老的条目
if size(tabu_list, 1) >= options.TabuLength
    tabu_list(1,:) = [];
end
% 将新的禁忌条目加入禁忌表
tabu_list(end+1,:) = x_cand;
% 如果候选解比历史最优解好，则禁忌历史最优解
if feval(f_obj, x_cand) < feval(f_obj, x_best)
    tabu_list(end+1,:) = x_best;
end
end

在此基础上，你可以根据自己的具体问题来编写目标函数和设置禁忌搜索算法参数。