matlab 模拟退火代码

MATLAB的模拟退火代码用于解决最优化问题。下面是一个简单的示例代码：

clc;
clear;
close all;

% 测试函数标号（根据具体需要选择）
testfunctionNo = 3;

% 初始解和成本
initial = [0.8, -0.5];
cost_initial = objectiveFunction(initial, testfunctionNo);

% 变量下限和上限
lb = [-1, -1];
ub = [1, 1];

% 步长
stepSize = [0.05, 0.05];

% 变量个数
nVar = length(initial);

% 初始解的状态
minimumFound = 0;
A.position = initial;
A.cost = cost_initial;

% 初始化温度和冷却因子
T0 = 1; 
T = T0;
alpha = 0.99;

% 最大迭代次数
maxIteration = 500;

% 历史记录
p_history = 0;
temp_history = 0;

for iter = 1 : maxIteration
    % 记录每次迭代的位置和成本
    trajectory(iter).position = A.position;
    trajectory(iter).cost = A.cost;
    
    % 生成新解
    B = generateNeighbours4SA(A, stepSize, lb, ub, testfunctionNo);
    
    % 计算成本差异
    Delta = A.cost - B.cost;
    
    % 根据成本差异决定是否接受新解
    if Delta < 0 % 较好的移动
        A.cost = B.cost;
        A.position = B.position;
    end
    
    % 更新温度
    T = alpha * T;
end

% 最终解的位置和成本
final_position = A.position;
final_cost = A.cost;

这段代码中，首先定义了测试函数编号（根据具体需求进行选择）和初始解，在指定的变量下限和上限范围内进行搜索。然后，通过生成邻居解和计算成本差异来决定是否接受新解。最后，通过迭代更新温度来逐渐降低接受较差解的概率。最终得到最优解的位置和成本。

请注意，这只是一个简单的示例代码，具体的实现可能会根据具体问题的要求有所不同。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [使用蒙特卡洛算法解算炼油厂的选址MATLAB程序，提供试题照片，以及MATLAB代码](https://download.csdn.net/download/li171049/88270068)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [SA模拟退火算法（附MATLAB源码）](https://blog.csdn.net/weixin_51321149/article/details/125651862)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]