alns算法matlab代码

下面是一个简单的ALNS算法的MATLAB代码示例：

function [bestSolution, bestCost] = alnsAlgorithm()
    % 初始化问题和参数
    problem = initializeProblem();
    maxIterations = 100;
    temperature = 100;
    coolingFactor = 0.95;
    
    % 初始化当前最优解
    bestSolution = problem.initialSolution;
    bestCost = evaluateCost(bestSolution);
    
    % 迭代搜索
    for i = 1:maxIterations
        % 生成一个扰动解
        disturbedSolution = disturbSolution(bestSolution);
        
        % 评估扰动解的代价
        disturbedCost = evaluateCost(disturbedSolution);
        
        % 判断是否接受扰动解作为新解
        if acceptSolution(bestCost, disturbedCost, temperature)
            bestSolution = disturbedSolution;
            bestCost = disturbedCost;
        end
        
        % 降低温度
        temperature = temperature * coolingFactor;
    end
end

function problem = initializeProblem()
    % 在此处初始化问题，设置问题的初始解和评估函数等
    problem.initialSolution = ...;
end

function cost = evaluateCost(solution)
    % 在此处计算解的代价，返回一个表示代价的数值
    cost = ...;
end

function disturbedSolution = disturbSolution(solution)
    % 在此处生成一个扰动解，返回一个新的解
    disturbedSolution = ...;
end

function accept = acceptSolution(currentCost, newCost, temperature)
    % 根据代价差和当前温度判断是否接受新解
    if newCost < currentCost
        accept = true;
    else
        probability = exp((currentCost - newCost) / temperature);
        accept = rand() <= probability;
    end
end

请注意，这只是ALNS算法的一个简单实现示例，你需要根据你的具体问题来定义初始化问题、评估代价、扰动解和接受策略等函数。另外，该示例中的温度下降方式为指数型冷却，你也可以根据需要自定义其他的下降方式。