matlab 模拟退火算法

Matlab的模拟退火算法是通过使用simulannealbnd函数来实现的。该函数是Matlab全局优化工具箱中的一个函数，用于求解多维非线性约束优化问题。模拟退火算法是一种随机搜索算法，通过模拟退火的过程来逐步接受较差的解，以期望找到全局最优解。

在使用simulannealbnd函数时，你需要定义一个目标函数，即要进行优化的函数。对于一元函数 y = sin(10*pi*x) / x，在定义目标函数时，你需要将x作为输入参数，并返回计算得到的y值。

simulannealbnd函数还需要提供一个初始解向量x0，并设定搜索的范围（例如x在[1,2]之间），以及其他参数如搜索温度等。函数会根据设定的参数和目标函数进行迭代搜索，最终返回找到的最优解。

更多关于simulannealbnd函数的详细用法和参数设置，你可以参考Matlab官方文档中关于simulannealbnd函数的说明。这里提供了更多关于simulannealbnd函数的详细信息和示例代码，可以帮助你更好地理解和使用该函数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [matlab模拟退火算法（SA）详解（一）算法入门](https://blog.csdn.net/viafcccy/article/details/94881458)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [2022建模国赛代码(三天坚持不易) 包括K-meas算法、bp预测、回归预测,(python和matlab做的).zip](https://download.csdn.net/download/qq_35831906/88245767)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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