matlab ＡＬＮＳ

### MATLAB实现ALNS（自适应大领域搜索）算法

#### 简介
自适应大邻域搜索 (Adaptive Large Neighborhood Search, ALNS) 是一种用于解决复杂组合优化问题的强大元启发式方法。该算法通过动态调整破坏和修复操作的概率来提高解决方案的质量并防止过早收敛到局部最优解[^2]。

#### 主要组件
- **初始化**: 创建初始可行解。
- **迭代过程**: 反复应用破坏和修复算子直到满足终止条件。
- **接受准则**: 决定新产生的解是否被采纳。
- **参数更新机制**: 调整不同算子的选择概率以促进全局搜索能力。

#### MATLAB代码示例
下面是一个简化版的MATLAB框架，展示了如何构建一个基本形式的ALNS求解器：

function alns_solution = run_ALNS()
    % 初始化参数设置
    max_iter = 100;          % 迭代次数上限
    acceptance_threshold = 0.8;
    
    % 定义可能使用的破坏/修复策略列表
    destroy_operators = {'RandomRemoval', 'WorstRemoval'};
    repair_operators = {'GreedyInsertion', 'CheapestInsertion'};

    % 计算初始解及其成本
    current_solution = generate_initial_solution();
    best_solution = current_solution;
    cost_history = zeros(max_iter, 1);

    for iter = 1:max_iter
        % 随机选取一对破坏与修复算子
        selected_destroy_op = randsample(destroy_operators, 1);
        selected_repair_op = randsample(repair_operators, 1);

        % 应用选定的操作生成候选解
        candidate_solution = apply_operator(current_solution, ...
            str2func(selected_destroy_op), str2func(selected_repair_op));

        % 判断是否接受新的解
        if accept_new_solution(candidate_solution, acceptance_threshold)
            current_solution = candidate_solution;

            % 更新最佳记录
            if calculate_cost(candidate_solution) < calculate_cost(best_solution)
                best_solution = candidate_solution;
            end
        end
        
        % 存储当前轮次的成本值以便后续分析
        cost_history(iter) = calculate_cost(current_solution);
        
        % 动态调整各算子权重...
    end
    
    alns_solution = best_solution;
end


% 辅助函数定义部分省略...

此脚本提供了一个高层次视角下的ALNS流程概览，在实际应用场景中还需要针对具体问题特性进一步细化各个模块的具体逻辑以及引入更复杂的控制机制如温度调度等[^1]。