模拟退火算法 MATLAB

模拟退火算法是一种全局优化搜索技术，主要用于解决复杂函数最优化的问题。它借鉴了固体物质冷却过程中的晶格结构转变原理，通过随机性和一定的概率接受能量更高的状态（即解），从而避免陷入局部最优。在MATLAB中，可以使用内置的optimization toolbox中的`simulannealbnd`函数来实现模拟退火。

`simulannealbnd`函数的基本语法如下：

[x,Fval] = simulannealbnd(@objective_function,x0,options)

其中：
- `objective_function`: 用户自定义的目标函数，需要返回目标值和可能的新解。
- `x0`: 初始解向量。
- `options`: 配置选项，包括温度初始值、降温速率、最大迭代次数等。

使用模拟退火算法的一般步骤包括：
1. 定义问题：指定目标函数和约束条件。
2. 初始化：设置初始解和算法参数。
3. 迭代：进行模拟退火的循环，每次尝试从当前解附近随机生成新解，并计算其适应度。
4. 冷却：根据预设的冷却策略降低温度。
5. 退出条件：当达到预定的迭代次数或找到足够好的解时停止。