生成matlab模拟退火算法

MATLAB是一种强大的数值计算工具，常用于各种优化问题的求解，包括模拟退火算法。模拟退火算法是一种启发式全局优化方法，它模拟了金属冷却过程中的晶格结构变化，寻找函数的最小值。

以下是简化的MATLAB代码示例，演示如何使用模拟退火算法解决一元二次方程的最小化问题：

function [x_min, f_min] = SimulatedAnnealing(initial_x, fun, T_max, alpha, num_iterations)
% initial_x: 初始猜测解
% fun: 目标函数
% T_max: 最初温度
% alpha: 温度衰减因子
% num_iterations: 迭代次数

T = T_max; % 当前温度
best_x = initial_x;
best_f = fun(best_x); % 最佳解及其对应的函数值

for iter = 1:num_iterations
    % 随机生成邻域解
    new_x = best_x + randn(1) * 0.1 * (rand(1) - 0.5);

    % 计算新解的目标函数值
    new_f = fun(new_x);

    % 比较并接受新解
    if new_f < best_f || rand() < exp(-(new_f - best_f) / T)
        best_x = new_x;
        best_f = new_f;
    end

    % 降低温度
    T = T * alpha;
end

x_min = best_x;
f_min = best_f;

% 输出结果
fprintf('Minimum found at x = %f with function value %f\n', x_min, f_min);
end

在这个例子中，`fun`是一个用户自定义的一元二次函数，如`fun(x) = x.^2 + 2*x + 1`。你可以根据实际需求替换这个函数。