模拟退火全局优化算法 matlab 代码
时间: 2023-10-05 14:08:49 浏览: 49
当然,我可以为您提供一个简单的模拟退火全局优化算法的 MATLAB 代码示例。以下是一个基本的实现:
```matlab
% 目标函数
function y = objective(x)
y = x(1)^2 + x(2)^2;
end
% 模拟退火全局优化算法
function [x, fval] = simulated_annealing()
% 初始温度和终止温度
T_init = 100;
T_final = 1e-8;
% 初始解和初始目标函数值
x_current = [0,0];
fval_current = objective(x_current);
% 最优解和最优目标函数值
x_best = x_current;
fval_best = fval_current;
% 迭代次数和温度下降率
max_iter = 1000;
alpha = 0.99;
% 开始模拟退火算法
T = T_init;
iter = 0;
while T > T_final && iter < max_iter
% 生成新解
x_new = x_current + randn(1, 2);
% 计算新解的目标函数值
fval_new = objective(x_new);
% 判断是否接受新解
if fval_new < fval_current || (exp((fval_current - fval_new) / T) > rand())
x_current = x_new;
fval_current = fval_new;
% 更新最优解
if fval_current < fval_best
x_best = x_current;
fval_best = fval_current;
end
end
% 降低温度
T = T * alpha;
iter = iter + 1;
end
% 返回最优解和最优目标函数值
x = x_best;
fval = fval_best;
end
% 调用模拟退火算法求解最优解
[x, fval] = simulated_annealing();
disp('最优解:');
disp(x);
disp('最优目标函数值:');
disp(fval);
```
在上面的代码中,我们首先定义了一个目标函数 `objective(x)`(这里以简单的二维函数 `x(1)^2 + x(2)^2` 作为示例)。然后,我们实现了一个模拟退火全局优化算法 `simulated_annealing()`。它包括了设置初始温度和终止温度、初始化当前解和当前目标函数值、迭代更新解和目标函数值、接受新解的条件、降低温度等步骤。最后,我们调用 `simulated_annealing()` 函数来求解最优解,并输出结果。
请注意,这只是一个简单的示例代码,实际应用中可能需要根据具体问题进行相应的修改和优化。希望对您有所帮助!如果您有其他问题,请随时提问。