基于matlab的退火算法选址问题程序

以下是基于 MATLAB 实现的退火算法选址问题程序的示例代码：

% 初始化参数
T = 1000; % 初始温度
T_end = 1e-8; % 终止温度
delta = 0.95; % 降温系数
L = 100; % 迭代次数
n = 50; % 候选点数
m = 2; % 坐标维数

% 生成随机候选点
x = rand(n,m); 

% 计算候选点的适应值
f = zeros(n,1);
for i = 1:n
    f(i) = f_obj(x(i,:));
end

% 初始化最优解
x_best = x(1,:);
f_best = f(1);

% 迭代主循环
while T > T_end
    for i = 1:L
        % 随机选择两个候选点
        i1 = randi(n);
        i2 = randi(n);
        
        % 计算能量差
        delta_f = f(i1) - f(i2);
        
        % 如果能量差为负，接受该解
        if delta_f < 0
            x(i1,:) = x(i2,:);
            f(i1) = f(i2);
            
            % 更新最优解
            if f(i2) < f_best
                x_best = x(i2,:);
                f_best = f(i2);
            end
        else
            % 如果能量差为正，以一定概率接受该解
            p = exp(-delta_f/T);
            if rand < p
                x(i1,:) = x(i2,:);
                f(i1) = f(i2);
            end
        end
    end
    
    % 降温
    T = T * delta;
end

% 输出结果
disp(['最优解：(' num2str(x_best) ')']);
disp(['最优适应值：' num2str(f_best)]);

% 适应函数示例
function y = f_obj(x)
    y = (x(1)-0.5)^2 + (x(2)-0.5)^2;
end

在这个示例中，我们假设选址问题的目标是在一个二维平面上找到一个点，使得该点到 $(0.5,0.5)$ 的距离最小。适应函数 `f_obj` 就是计算该距离的函数。程序首先生成了 50 个随机候选点，并计算了它们的适应值。然后，程序开始迭代，每次随机选择两个候选点，并计算它们之间的能量差。如果能量差为负，就接受该解。否则，以一定概率接受该解。程序通过不断地降温来控制接受解的概率。当温度降到一定程度时，程序停止迭代，并输出最优解和最优适应值。

请注意，这是一个简单的示例程序，实际应用中需要根据具体问题进行修改。