模拟退火matlab自带

模拟退火算法在MATLAB中是通过自带的Simulated Annealing函数实现的。这个函数可以用于解决优化问题，寻找最优解。同时，MATLAB还提供了遗传算法工具箱，可以与模拟退火算法结合使用，例如基于遗传模拟退火算法的模糊C均值聚类算法。

在MATLAB中使用模拟退火算法，可以按照以下步骤进行：

1. 初始化：设置初始温度T0为一个足够大的值，然后选择一个初始解S1。

2. 退火过程：通过迭代来逐步降低温度，直到达到停止条件。每次迭代中，根据当前温度和能量函数计算出下一个解，并根据一定的概率接受或拒绝该解。这个概率与新解的能量和当前温度有关。在每次迭代中，也可以根据需要进行其他操作，例如更新温度。这个过程将不断搜索解空间，直到达到停止条件。

MATLAB的Simulated Annealing函数可以根据自定义的能量函数和停止条件来进行优化。你可以使用MATLAB自带的文档查看更多关于Simulated Annealing函数的详细信息和示例代码。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [模拟退火算法&&在Matlab中建立旅行商问题（TSP）模型](https://blog.csdn.net/m0_46427461/article/details/123045508)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [基于遗传模拟退火算法的模糊C均值聚类算法（MATLAB自带的遗传算法工具箱）](https://download.csdn.net/download/weixin_44494357/11014119)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]