matlab退火算法代码
时间: 2023-10-26 10:08:45 浏览: 56
Matlab实现模拟退火算法的代码可以参考以下步骤:
1. 定义目标函数,即需要优化的函数。
2. 定义初始解,即随机生成一个解作为初始解。
3. 定义初始温度和降温速率。
4. 在每个温度下,进行若干次迭代,每次迭代生成一个新解,并计算新解与当前解的差异。
5. 根据差异和温度计算接受概率,决定是否接受新解。
6. 根据降温速率降低温度,重复步骤4-5,直到温度降到一定程度或者达到最大迭代次数。
以下是一个简单的Matlab代码示例:
```
% 定义目标函数
function y = objfun(x)
y = x^2;
end
% 定义初始解
x0 = rand();
% 定义初始温度和降温速率
T0 = 100;
alpha = 0.95;
% 定义最大迭代次数和温度下降到的最小值
maxiter = 1000;
Tmin = 1e-8;
% 初始化当前解和当前解的目标函数值
x = x0;
fx = objfun(x);
% 迭代
for iter = 1:maxiter
% 生成新解
xnew = x + randn();
fxnew = objfun(xnew);
% 计算差异
delta = fxnew - fx;
% 计算接受概率
p = exp(-delta/T);
% 决定是否接受新解
if delta < 0 || rand() < p
x = xnew;
fx = fxnew;
end
% 降温
T = alpha*T;
if T < Tmin
break;
end
end
% 输出结果
fprintf('x = %f, f(x) = %f\n', x, fx);
```