matlab实现模拟退火算法代码

在MATLAB中实现模拟退火算法，首先需要理解基本的模拟退火原理，它是一种随机搜索优化算法，用于寻找函数的全局最小值。以下是简单的步骤和示例代码：

function [solution, bestEnergy] = simulatedAnnealing(fitnessFunc, initialGuess, T0, alpha, maxIterations)
% 初始化
x = initialGuess;
energy = fitnessFunc(x);
bestX = x;
bestEnergy = energy;

% 设置参数
T = T0; % 初始温度
coolingRate = alpha; % 冷却率

for iter = 1:maxIterations
    % 接受新状态
    newX = randn(size(x)); % 随机生成新的解
    newEnergy = fitnessFunc(newX); % 计算新解的能量
    
    % 比较旧新状态
    if newEnergy < energy || rand() < exp(-(newEnergy - energy) / T)
        x = newX;
        energy = newEnergy;
        
        % 更新最佳解
        if energy < bestEnergy
            bestX = newX;
            bestEnergy = energy;
        end
    end
    
    % 冷却过程
    T = T * coolingRate;
end

solution = bestX;
end

这个函数接收一个评估函数`fitnessFunc`、初始猜测`initialGuess`、初始温度`T0`、冷却率`alpha`以及最大迭代次数`maxIterations`作为输入。它会进行模拟退火循环，在每个步骤尝试接受能量更高的随机解，如果新解更优或满足一定的概率，就接受并更新。