能举一个复杂的退火算法举例吗

当然可以。一个经典的应用模拟退火算法求解的问题是旅行商问题（Traveling Salesman Problem，TSP）。TSP是指给定一个城市集合和每对城市之间的距离，求解访问每个城市一次且仅访问一次的最短回路。

下面是一个使用模拟退火算法求解TSP的MATLAB程序：

% 城市坐标数据
cities = [0.4000    0.4439;
          0.2439    0.1463;
          0.1707    0.2293;
          0.2293    0.7610;
          0.5171    0.9414;
          0.8732    0.6536;
          0.6878    0.5219;
          0.8488    0.3609;
          0.6683    0.2536;
          0.6195    0.2634];

% 计算城市间的距离
distances = pdist(cities);

% 定义目标函数
fun = @(x) tourlength(x, distances);

% 定义参数和选项
options = saoptimset('AnnealingFcn',@annealingfast,'Display','final');

% 求解TSP问题
nCities = size(cities,1);
x0 = randperm(nCities);
[x,fval] = simulannealbnd(fun,x0,[],[],options);

在以上示例中，我们首先定义了一个10个城市的数据集，然后计算了城市间的距离。接着，我们定义了一个目标函数tourlength，用于计算旅行商行走所有城市的总路程。最后，我们使用simulannealbnd函数来求解TSP问题。

需要注意的是，求解TSP问题的目标函数tourlength是一个比较复杂的函数，它需要计算旅行商行走所有城市的路径长度。在实现模拟退火算法时，通常需要仔细设计目标函数，以提高算法的效率和精度。

希望这个例子可以帮助您更好地理解模拟退火算法在复杂问题中的应用。