生成使用matlab语言的模拟退火算法

% 模拟退火算法示例

% 需要最小化的目标函数
obj_func = @(x) x(1)^2 + x(2)^2 + sin(x(1))^2 + sin(x(2))^2;

% 初始化温度和结束温度
T_init = 100; % 初始温度
T_end = 1e-8; % 结束温度

% 初始化当前状态
x = [1; 2];
obj_val = obj_func(x);

% 初始化迭代次数和接受次数
iter = 0; % 迭代次数
accept = 0; % 接受次数

% 主循环
while T_init > T_end

% 记录当前状态
x_old = x;
obj_val_old = obj_val;

% 生成新状态
x_new = x_old + randn(2, 1) * T_init; % 在一定范围内随机生成新解
obj_val_new = obj_func(x_new);

% 计算接受概率
delta_obj = obj_val_new - obj_val_old;
accept_prob = exp(-delta_obj / T_init);

% 以一定概率接受新状态
if accept_prob > rand
x = x_new;
obj_val = obj_val_new;
accept = accept + 1;
end

% 降低温度
T_init = 0.95 * T_init;

% 计算迭代次数
iter = iter + 1;
end

% 输出结果
fprintf('迭代次数：%d，接受次数：%d\n', iter, accept);
fprintf('最小值：%f，最小点：%f, %f\n', obj_val, x(1), x(2));