路径规划模拟退火算法matlab代码

路径规划模拟退火算法（Simulated Annealing Path Planning Algorithm）是一种基于概率优化的搜索技术，在解决复杂寻路问题时很有用，比如车辆路径规划、机器人路径规划等。在MATLAB中编写这个算法的一般步骤包括以下几个部分：

1. 定义初始状态和目标状态：首先创建地图矩阵表示环境，确定起始点和终点。

% 创建地图矩阵
map = zeros(rows, cols);
start = [row_start col_start];
goal = [row_goal col_goal];

2. 初始化温度和接受概率函数：模拟退火需要一个逐渐降低的温度参数以及一个接受较差解的概率函数。

T = initialTemperature; % 初始温度
alpha = coolingRate; % 冷却率

3. 模拟退火循环：在每次迭代中，生成随机邻居解、计算能量差、按照接受条件决定是否接受新解，并逐步降低温度。

while T > temperatureThreshold
    % 生成随机邻居解
    neighbor = generateNeighbor(solution);

    % 计算能量差
    energyDiff = calculateEnergyDifference(solution, neighbor, map);

    % 接受新解
    if acceptanceProbability(energyDiff, T) >= rand()
        solution = neighbor;
    end

    % 降温
    T = T * alpha;
end

4. 返回最短路径：找到的解即为目标路径。

path = reconstructPath(solution, start, goal, map);

完整代码可能会更复杂，涉及到地图数据结构、随机数生成、能量函数设计等细节。请注意，由于MATLAB版本差异，上述伪代码可能会有所不同。下面是一些关键的MATLAB函数名供参考：

- `generateNeighbor`: 生成邻接解决方案函数
- `calculateEnergyDifference`: 计算两个路径的能量差函数
- `acceptanceProbability`: 根据能量差和当前温度计算接受概率函数
- `reconstructPath`: 重构路径函数