matlab模拟退火算法qubo

您好！您提到了使用Matlab来模拟退火算法求解QUBO（Quadratic Unconstrained Binary Optimization）问题。下面是一个简单的示例代码，用于演示如何在Matlab中实现退火算法来解决QUBO问题：

% 定义目标函数
Q = [1 -1 2; -1 2 -1; 2 -1 3]; % Q矩阵
f = [1; -2; 3]; % 线性偏置向量

% 模拟退火参数设置
initial_temperature = 100;
final_temperature = 0.001;
cooling_rate = 0.95;
iteration_per_temperature = 100;

% 初始化当前解和当前能量
current_solution = randi([0, 1], size(Q, 1), 1);
current_energy = current_solution' * Q * current_solution + f' * current_solution;

% 模拟退火算法主循环
temperature = initial_temperature;
while temperature > final_temperature
    for i = 1:iteration_per_temperature
        % 生成一个新的解
        new_solution = current_solution;
        index = randi(length(new_solution));
        new_solution(index) = ~new_solution(index);

        % 计算新解的能量
        new_energy = new_solution' * Q * new_solution + f' * new_solution;

        % 根据Metropolis准则接受或拒绝新解
        if new_energy < current_energy || rand < exp((current_energy - new_energy) / temperature)
            current_solution = new_solution;
            current_energy = new_energy;
        end
    end

    % 降低温度
    temperature = temperature * cooling_rate;
end

% 输出最优解和最优能量
optimal_solution = current_solution;
optimal_energy = current_energy;
disp('Optimal Solution:');
disp(optimal_solution);
disp('Optimal Energy:');
disp(optimal_energy);

请注意，这只是一个简单的示例代码，用于解决一个具体的QUBO问题需要根据具体情况进行调整和修改。此外，该代码还可以进一步优化，例如通过选择更合适的初始温度、冷却速率和迭代次数来改进算法的性能。

希望这个示例能对您有所帮助！如果您有任何其他问题，请随时提问。