模拟退火非线性规划matlab

在MATLAB中进行模拟退火算法求解非线性规划问题，可以使用MATLAB自带的优化工具箱中的函数fmincon。下面是一个简单的示例代码：

% 定义目标函数
fun = @(x) x(1)^2 + x(2)^2;

% 定义约束条件
A = [];
b = [];
Aeq = [];
beq = [];
lb = [-10, -10];  % 下界
ub = [10, 10];    % 上界

% 设置初始解
x0 = [0, 0];

% 设置模拟退火参数
options = optimoptions('simulannealbnd', 'MaxIterations', 1000);

% 调用模拟退火算法求解非线性规划问题
[x, fval] = simulannealbnd(fun, x0, lb, ub, options);

disp('最优解：');
disp(x);
disp('最优目标函数值：');
disp(fval);

在上述代码中，我们首先定义了一个目标函数（这里是一个简单的二次函数），然后定义了约束条件（这里没有约束条件），接着设置了初始解x0，然后通过optimoptions函数设置了模拟退火算法的参数，最后调用simulannealbnd函数进行求解。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际情况下可能需要根据具体问题调整目标函数、约束条件、变量范围等。

希望对你有所帮助！如果有任何进一步的问题，请随时问我。