遗传模拟退火算法matlab代码

遗传模拟退火算法（Genetic Simulated Annealing, GSA）结合了遗传算法（GA）和退火算法的特点，用于求解复杂优化问题。在MATLAB中实现这样的算法需要一些特定库的支持，并且会涉及到编码设计、适应度评估、交叉和变异等关键步骤。

以下是一个简单的示例代码框架：

% 初始化
popSize = 100; % 种群大小
problemDim = 10; % 问题维度
Tmax = 100; % 初始温度
alpha = 0.95; % 温度下降系数
fitnessFcn = @myFitnessFunction; % 定义适应度函数

% 1. 初始化种群
population = rand(popSize, problemDim);

% 2. 函数评估
[fitness, population] = fitnessFcn(population);

% 3. 模拟退火循环
while T > 0
    for i = 1:popSize
        % 4. 选择操作
        parent1 = select(population);
        parent2 = select(population);
        
        % 5. 跨越操作
        child = crossover(parent1, parent2);
        
        % 6. 变异操作
        child = mutate(child);
        
        % 7. 适应度评估
        childFitness = fitnessFcn(child);
        
        % 8. 接受新解
        if isAccepted(childFitness, fitness(i), T)
            population(i) = child;
            fitness(i) = childFitness;
        end
    end
    
    % 9. 降温
    T = alpha * T;
end

% 最终找到的最优解
bestSolution = population(fitness == min(fitness));

注意这只是一个简化的版本，实际应用中可能还需要考虑更多细节，比如初始化、选择策略、交叉和变异的具体实现等。同时，`@myFitnessFunction`应该替换为你问题的实际适应度函数。