使用matlab模拟退火算法求解一元函数： f(x)=x^2 sin⁡(30x)+1.5 在区间[-1,2]上的最大值

好的，下面是使用 MATLAB 实现模拟退火算法求解该一元函数的代码：

% 目标函数 f(x)
f = @(x) x.^2 .* sin(30*x) + 1.5;

% 初始温度
T = 100;

% 终止温度
T_min = 1e-8;

% 温度下降率
alpha = 0.99;

% 初始解
x = -1 + 3 * rand();

% 目标函数值
f_x = f(x);

% 迭代次数
N = 1000;

while T > T_min
    for i = 1:N
        % 产生新解
        x_new = -1 + 3 * rand();
        
        % 目标函数值
        f_x_new = f(x_new);
        
        % 目标函数差值
        delta_f = f_x_new - f_x;
        
        % 接受新解
        if delta_f > 0
            x = x_new;
            f_x = f_x_new;
        else
            p = exp(delta_f / T);
            if rand() < p
                x = x_new;
                f_x = f_x_new;
            end
        end
    end
    
    % 降温
    T = T * alpha;
end

% 最优解
x_opt = x;

% 最优解对应的函数值
f_opt = f(x_opt);

其中，f 表示目标函数，T 表示初始温度，T_min 表示终止温度，alpha 表示温度下降率，x 表示初始解，f_x 表示初始解对应的函数值，N 表示迭代次数。在每个温度下，我们进行 N 次迭代，每次迭代产生一个新解 x_new，然后计算目标函数差值 delta_f，根据模拟退火算法的接受准则，以一定的概率接受新解。最终得到最优解 x_opt 和最优解对应的函数值 f_opt。