matlab的模拟退火算法
时间: 2023-10-28 19:06:45 浏览: 44
Matlab中可以使用模拟退火算法进行优化和求解问题。下面是一个简单的示例代码:
```matlab
% 目标函数
function cost = objective(x)
cost = x^2 - 4*x + 4;
end
% 模拟退火算法
function [x_best, cost_best] = simulatedAnnealing()
% 初始解
x = rand()*10;
cost = objective(x);
% 初始温度和迭代次数
T = 100;
max_iter = 1000;
% 最优解及其对应的代价
x_best = x;
cost_best = cost;
for i = 1:max_iter
% 生成新解
x_new = x + randn()*0.1;
% 计算新解的代价
cost_new = objective(x_new);
% 计算代价差
delta_cost = cost_new - cost;
% 接受新解的条件
if delta_cost < 0 || exp(-delta_cost/T) > rand()
x = x_new;
cost = cost_new;
% 更新最优解
if cost < cost_best
x_best = x;
cost_best = cost;
end
end
% 降低温度
T = T * 0.95;
end
end
% 调用模拟退火算法求解问题
[x_best, cost_best] = simulatedAnnealing();
disp(['最优解: ' num2str(x_best)]);
disp(['最优代价: ' num2str(cost_best)]);
```
你可以根据具体的目标函数和问题进行修改和扩展。