MATLAB模拟退火求解函数最值

MATLAB模拟退火算法的代码实现可以用于求解函数的最值。在给定的代码中，首先定义了变量的范围和初始温度等参数。然后通过迭代的方式，在每个温度下进行内循环，生成新的解并判断是否接受该解。如果新解的函数值更小，则接受该解；如果新解的函数值较大，则以一定的概率接受该解。最后，通过不断降低温度的方式，逐渐趋于全局最优解。

在运行代码后，可以得到最优解和最小值。最优解是通过迭代过程中不断更新的变量x得到的，最小值是通过函数Fx计算得到的。可以通过绘制迭代次数和函数值的关系图来观察算法的收敛情况。

需要注意的是，给定的代码是用MATLAB编写的，而不是Python。如果想要使用Python实现模拟退火算法求解函数的最值，可以参考给定的Python代码。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [模拟退火求解函数最大值](https://blog.csdn.net/m0_53653974/article/details/125752993)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [MATLAB语言实现模拟退火算法求解n维变量的最小值问题](https://blog.csdn.net/qq_52315758/article/details/121145666)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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