MATLAB实现模拟退火算法及可视化

该资源是一组基于MATLAB的模拟退火算法程序，包含以下几个关键函数：swap、pathfare、distance和myplot。这些函数分别用于路径交换、计算路径费用、计算两点之间的距离以及绘制路径图。 1. **swap.m**： swap函数用于在旧路径(oldpath)中随机选择若干个位置进行交换，生成新的路径(newpath)。它接受两个参数：oldpath（原始路径）和number（要交换的子路径数量）。函数内部首先确定新路径的长度，然后使用randi函数生成一个大小为(number,2)的矩阵position，该矩阵包含了要交换的节点对。最后，通过循环将oldpath中的元素按照position指定的位置进行交换，得到newpath。 2. **pathfare.m**： 这个函数计算给定路径(path)的总费用(objval)，费用由fare函数提供。输入参数包括路径fare（表示两点间距离的矩阵）和path（表示路径的序列）。函数通过双重循环遍历路径中的每一对相邻节点，累加它们之间的费用，最终得到总费用。 3. **distance.m**： distance函数计算坐标矩阵(coord)中所有点对之间的欧氏距离，并返回一个距离矩阵(fare)。首先获取coord的行数和列数m，然后通过两层嵌套循环计算每个点对之间的距离，将结果存储在fare矩阵中。注意，fare矩阵是对称的，因此只需计算上三角部分并复制到下三角。 4. **myplot.m**： myplot函数用于可视化路径。输入参数包括路径(path)、坐标(coord)和路径总费用(pathfar)。它首先清空当前图形，设置标题，然后绘制坐标点，短暂暂停后，用线段连接路径上的点，形成路径图。标题显示了路径的总费用。 这些MATLAB函数组合起来可以实现模拟退火算法，其中swap负责生成候选解，pathfare计算解的质量（费用），distance提供距离信息，而myplot则用于结果的可视化。模拟退火算法是一种全局优化方法，常用于解决旅行商问题(TSP)等组合优化问题，通过模拟物质冷却过程中接受不利变化的过程来跳出局部最优，寻找全局最优解。