给我模拟退火算法的matlab代码

模拟退火算法（Simulated Annealing）是一种随机搜索优化技术，用于求解复杂的全局优化问题。以下是一个简单的模拟退火算法在MATLAB中的实现示例。请注意，这是一个简化的版本，实际应用可能需要根据具体问题调整参数和函数。

% 初始化参数
temperature = 100; % 初始温度
alpha = 0.95; % 冷却因子
max_iter = 1000; % 最大迭代次数
problem_func = @(x) your_cost_function(x); % 用户自定义的目标函数

% 初始化状态
x_current = randn(size(problem_func)); % 随机初始化解
best_x = x_current; % 最佳解记录
best_energy = problem_func(best_x); % 目标函数值

for iter = 1:max_iter
    % 探索邻域
    x_neighbor = x_current + randn(size(x_current)) * temperature;
    
    % 计算接受概率
    energy_neighbor = problem_func(x_neighbor);
    delta_energy = best_energy - energy_neighbor;
    acceptance_probability = exp(-delta_energy / temperature);
    
    % 概率判断
    if rand() < acceptance_probability || delta_energy <= 0
        x_current = x_neighbor;
        best_energy = energy_neighbor;
        if energy_neighbor < best_energy
            best_x = x_neighbor;
        end
    end
    
    % 降温
    temperature *= alpha;
    
    % 显示进度
    fprintf('Iteration %d, Best Energy: %.4f\n', iter, best_energy);
end

% 返回最佳解
best_x

你需要替换`your_cost_function(x)`为你实际要优化的具体目标函数。这个代码每次迭代都会尝试从当前解跳到一个小范围内的新解，然后根据一定的概率是否接受新的解。随着迭代进行，温度会逐渐降低，使得算法越来越倾向于接受低能量解。