matlab禁忌搜索算法求函数极值的代码

Matlab 中有一个专门用于寻找函数极值的禁忌搜索算法，称为「禁忌搜索优化」（Tabu Search Optimization）。这是一种启发式全局优化方法，适用于解决复杂的非线性优化问题。以下是使用禁忌搜索算法求解函数极值的一个简短示例代码：

% 导入所需工具箱
globalOpt = optimoptions('tabu', 'MaxIterations', 1000); % 设置选项

% 定义你要优化的函数 (这里假设是一个简单的二次函数)
fun = @(x) -(x(1)^2 + x(2)^2); % -f(x) 因为MATLAB默认最小化

% 初始点
x0 = [0; 0]; % 需要初始化一个初始猜测

% 禁忌表设置（例如，禁止最近10次迭代的位置）
tabuList = [];

% 开始禁忌搜索
[x_best, fval_best] = tabuSearch(fun, x0, [], globalOpt, tabuList);

% 输出结果
disp(['最优解：x = ', num2str(x_best), ', 最小值：f(x) = ', num2str(-fval_best)]);

function [bestPosition, bestFitness] = tabuSearch(fitnessFunc, initialGuess, varargin)
    % ... 这里继续编写禁忌搜索的具体实现，包括更新禁忌列表、移动搜索步长等步骤
end

注意：这个代码片段只给出了基本框架，实际使用时需要完善禁忌搜索函数`tabuSearch()`的细节，包括禁忌列表管理、邻域操作等，并可能需要调整参数以适应特定的问题。