matlab生成sa函数

在 MATLAB 中生成 Simulated Annealing (SA) 函数，可以使用 `simulannealbnd` 或 `simulannealcustom` 函数。

`simulannealbnd` 函数可以用于解决无约束或带约束的优化问题。例如，如果您想最小化一个函数 `f(x)`，可以使用以下代码：

% 定义要最小化的函数
f = @(x) x(1)^2 + x(2)^2;

% 定义变量的初始值和边界
x0 = [1, 1];
lb = [-10, -10];
ub = [10, 10];

% 设置 SA 算法的参数
options = optimoptions('simulannealbnd', 'MaxFunctionEvaluations', 1000);

% 运行 SA 算法
[x, fval] = simulannealbnd(f, x0, lb, ub, options);

`simulannealcustom` 函数可以用于更复杂的 SA 问题，其中需要自定义温度计划、邻域函数和停止条件。以下是一个使用 `simulannealcustom` 函数的示例：

% 定义要最小化的函数
f = @(x) x(1)^2 + x(2)^2;

% 定义变量的初始值和边界
x0 = [1, 1];
lb = [-10, -10];
ub = [10, 10];

% 设置 SA 算法的参数
options = saoptimset('AnnealingFcn', @annealingboltz, ...
    'TemperatureFcn', @temperatureexp, ...
    'Display', 'diagnose', ...
    'MaxIter', 1000);

% 运行 SA 算法
[x, fval] = simulannealcustom(f, x0, lb, ub, options);

在这个示例中，我们定义了自定义的温度计划和邻域函数，并将 SA 算法的参数设置为显示诊断信息，最大迭代次数为 1000。