模拟退火模型matlab代码
时间: 2024-09-19 08:00:59 浏览: 28
模拟退火算法是一种启发式优化技术,常用于求解复杂的全局优化问题。在MATLAB中,你可以通过编写自定义函数结合`optimization toolbox`中的`simulannealbnd`函数来实现模拟退火。下面是一个简化的模拟退火搜索的MATLAB代码示例:
```matlab
function [xopt, fval] = simulated_annealing(fitness_func, initial_solution, lb, ub, varargin)
% fitness_func: 目标函数,接受一个向量作为输入并返回一个数值结果
% initial_solution: 初始猜测解
% lb and ub: 下界和上界约束
% varargin: 可选参数,如温度初始值、冷却率等
T0 = varargin{1}; % 初始温度
alpha = varargin{2}; % 冷却率
maxiter = varargin{3}; % 最大迭代次数
x = initial_solution;
for iter = 1:maxiter
% 接受新状态
x_new = perturb(x, lb, ub); % 自定义的邻域扰动函数
fval_new = fitness_func(x_new);
% 计算接受概率
deltaE = fval - fval_new;
p_accept = exp(-deltaE / T);
% 随机决策
if rand < p_accept || deltaE <= 0
x = x_new;
fval = fval_new;
end
% 温度调整
T = alpha * T0; % 使用线性冷却
end
xopt = x;
fval = fval;
end
function x_new = perturb(x, lb, ub) % 自定义的邻域扰动函数,例如添加随机噪声或改变几个元素
% 这里可以实现各种策略,比如局部搜索或随机改变一定位置的值
% 示例:x_new = x + randn(size(x)) .* (ub - lb);
x_new = x;
% 具体实现依赖于问题需求
end
```
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