模拟退火 matlab

在Matlab中实现模拟退火算法，你可以按照以下步骤进行：

1. 定义目标函数：首先，你需要定义一个目标函数来评估解的质量。这个目标函数是根据你的具体问题而确定的。

2. 初始化参数：设置初始温度、冷却率以及停止条件等参数。初始温度应该足够高，以允许搜索过程中的一些差解被接受。

3. 生成初始解：随机生成一个初始解作为当前最优解。

4. 迭代搜索：在每次迭代中，通过对当前解进行邻域搜索来生成新的解，并根据一定的概率决定是否接受该解。接受新解的概率应根据目标函数值的变化和当前温度来确定。

5. 降温：在每次迭代后，根据设定的冷却率降低温度。

6. 判断停止条件：当满足设定的停止条件时，停止搜索并返回当前最优解。

下面是一个简单的模拟退火算法的Matlab代码示例：

% 目标函数示例
function value = objective_function(x)
    value = x^2;  % 修改为你自己的目标函数
end

% 模拟退火算法
function [best_x, best_value] = simulated_annealing()
    % 初始化参数
    initial_temperature = 100;
    cooling_rate = 0.95;
    stopping_temperature = 0.01;
    
    % 生成初始解
    current_x = rand() * 100 - 50;  % 生成范围在[-50, 50]的初始解
    best_x = current_x;
    best_value = objective_function(current_x);
    
    % 迭代搜索
    current_temperature = initial_temperature;
    while current_temperature > stopping_temperature
        % 邻域搜索
        new_x = current_x + randn() * current_temperature;  % 在当前解周围生成新解
        new_value = objective_function(new_x);
        
        % 判断是否接受新解
        if new_value < best_value || exp((best_value - new_value) / current_temperature) > rand()
            current_x = new_x;
            best_value = new_value;
            if new_value < objective_function(best_x)
                best_x = new_x;
            end
        end
        
        % 降温
        current_temperature = current_temperature * cooling_rate;
    end
end

% 调用模拟退火算法
[best_x, best_value] = simulated_annealing();
disp(['最优解 x: ', num2str(best_x)]);
disp(['最优值 y: ', num2str(best_value)]);

在以上代码中，`objective_function`函数需要根据你的具体问题进行修改为对应的目标函数。然后，调用`simulated_annealing`函数即可执行模拟退火算法，并返回最优解和最优值。你可以根据自己的需要调整算法中的参数。

希望以上代码对你有所帮助！如果你对代码有任何疑问或需要进一步的帮助，请随时告诉我。