模拟退火算法解三元函数matlab代码

模拟退火算法是一种启发式优化方法，常用于解决复杂的全局优化问题，如函数最小化。在MATLAB中，编写模拟退火算法来求解特定的三元函数（如Ackley函数、 Rosenbrock函数等）的代码会涉及到一些核心步骤，包括初始化、接受概率计算、温度调整和迭代过程。这里给出一个简化版的模拟退火求解 Ackley 函数的例子：

% 导入所需库
import optimization.*

% 定义 Ackley 函数
function f = ackley(x)
    n = length(x);
    a = 20;
    b = 0.2;
    c = 2 * pi;
    term1 = -a * exp(-b * sqrt(1/n * sum(x.^2)));
    term2 = -exp(1/(n * sum(cos(c .* x))));
    f = term1 + term2 + a + exp(1);
end

% 模拟退火参数设置
n_dim = 3; % 维度
initial_position = rand(n_dim, 1); % 随机初始位置
T_init = 100; % 初始温度
T_min = 0.01; % 最小温度
alpha = 0.95; % 冷却因子
max_iters = 1000; % 最大迭代次数

% 函数优化
options = optimoptions('simulannealbnd', 'Display', 'iter', 'MaxIterations', max_iters);
[x, fval] = simulannealbnd(@ackley, initial_position, [], [], options);

% 输出结果
fprintf('最小值位置: ');
disp(x);
fprintf('最小值: ');
disp(fval);