模拟退火算法matlab 函数
时间: 2023-11-02 12:24:43 浏览: 46
在MATLAB中,可以使用以下代码实现模拟退火算法:
```matlab
function [x_opt, f_opt] = simulated_annealing(func, x0, T0, Tf, N)
% 初始化参数
x_opt = x0;
f_opt = func(x0);
T = T0;
for k = 1:N
% 生成新的解
x_new = generate_new_solution(x_opt);
% 计算新解的目标函数值
f_new = func(x_new);
% 计算接受新解的概率
p_accept = acceptance_probability(f_opt, f_new, T);
% 判断是否接受新解
if p_accept > rand()
x_opt = x_new;
f_opt = f_new;
end
% 降低温度
T = decrease_temperature(T, Tf, k);
end
end
function x_new = generate_new_solution(x)
% 根据当前解生成新的解
% 这里可以根据具体问题进行设计
end
function p_accept = acceptance_probability(f_opt, f_new, T)
% 根据目标函数值和温度计算接受新解的概率
% 这里可以使用Boltzmann分布进行计算
end
function T_new = decrease_temperature(T, Tf, k)
% 根据当前温度和迭代次数计算新的温度
% 这里可以使用线性降温或者指数降温等策略
end
```
在上述代码中,`func`表示目标函数,`x0`表示初始解,`T0`表示初始温度,`Tf`表示最低温度,`N`表示迭代次数。你可以根据具体问题来实现`generate_new_solution`、`acceptance_probability`和`decrease_temperature`函数。