matlab模拟退火算法工具箱

你可以尝试使用 MATLAB 自带的优化工具箱来实现模拟退火算法。优化工具箱提供了一个函数 `simulannealbnd`，它可以用于求解连续非线性优化问题，其中包括模拟退火算法。

以下是一个简单的示例代码，演示如何使用 `simulannealbnd` 函数来解决一个简单的优化问题：

% 定义目标函数
fun = @(x) x(1)^2 + x(2)^2;

% 定义变量的取值范围
lb = [-10, -10];  % 下界
ub = [10, 10];    % 上界

% 使用 simulannealbnd 函数进行优化
x0 = [0, 0];  % 初始解
options = optimoptions('simulannealbnd', 'MaxIterations', 100);
[x, fval] = simulannealbnd(fun, x0, lb, ub, options);

% 输出最优解和目标函数值
disp('最优解：');
disp(x);
disp('目标函数值：');
disp(fval);

在这个示例中，我们定义了一个简单的目标函数 `fun`，它是两个变量的平方和。然后，我们定义了变量的取值范围 `lb` 和 `ub`。之后，我们使用 `simulannealbnd` 函数进行优化，传入目标函数、初始解、变量的取值范围和一些优化选项。最后，我们输出最优解和目标函数值。

你可以根据你的具体问题修改目标函数和变量的取值范围，并调整优化选项来满足你的需求。希望这个示例能帮助到你！