在Matlab环境下，如何实现基于遗传算法的NURBS曲线逼近技术，并利用模拟退火算法优化结果？请提供一个具体的应用实例。

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参考资源链接：[遗传算法与Matlab实现的NURBS曲线逼近技术](https://wenku.csdn.net/doc/6d74phx9o6?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要定义NURBS曲线的数据结构，并编写函数来处理曲线的基本操作。接着，实现遗传算法的核心操作，包括选择、交叉和变异，它们是遗传算法优化过程中的关键步骤。然后，集成模拟退火算法的温度控制和概率接受机制，这将有助于跳出局部最优，提高全局搜索能力。定义适应度函数是必要的，它用于评价曲线逼近测量点序列的质量。
在Matlab中，你可以使用内置函数库来实现这些算法，并通过循环控制算法的迭代过程。一旦设置好参数，就可以运行算法，并通过Matlab的绘图功能可视化结果，将拟合后的NURBS曲线与实际的测量点序列进行对比。
这个过程不仅需要编程技巧，还需要对算法原理有深刻理解。《遗传算法与Matlab实现的NURBS曲线逼近技术》这份资源将为你提供详细的步骤和例程，帮助你在实际应用中实现这一技术。当你解决了如何实现和优化遗传算法结合模拟退火算法的NURBS曲线逼近问题后，鼓励你继续深入学习《遗传算法与Matlab实现的NURBS曲线逼近技术》中的更多内容，探索更多复杂问题的解决方案。

参考资源链接：[遗传算法与Matlab实现的NURBS曲线逼近技术](https://wenku.csdn.net/doc/6d74phx9o6?spm=1055.2569.3001.10343)