matlab 多目标模拟退火

MATLAB是一种流行的数学软件，常用于科学计算、工程设计等领域。对于多目标优化问题，其中涉及到寻找满足多个目标函数的最佳解的情况，可以使用模拟退火算法（Simulated Annealing，SA）来求解。

模拟退火是一种全局随机搜索优化方法，灵感来源于物质冷却过程中的固液气相变化。它主要用于解决复杂问题中的局部最优情况，尤其适合于非凸优化问题，如多目标优化。在MATLAB中，你可以通过`GlobalSearch`工具箱中的`saoptimset`函数设置模拟退火的参数，并利用`fmincon`或者`MultiObjectiveOptim`函数结合模拟退火算法来求解多目标优化问题。

以下是基本步骤：
1. 定义目标函数：你需要提供一个多目标的目标函数向量，每个元素代表一个目标。
2. 设置初始温度和冷却策略：例如，`InitialTemperature`、`TemperatureScheduleFcn`等。
3. 运行模拟退火：`[x,fval] = fmincon(@your_objective_function,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub,[],[],@your_inequality_constraints,options)`，这里的`options`包含了模拟退火设置。
4. 可能需要多次运行，或者调整选项以找到满意的结果。