MATLAB实现模拟退火算法的程序介绍

资源摘要信息:"模拟退火算法是一种通用概率算法，用来在一个大的搜寻空间内寻找足够好的解。它是受物理退火过程的启发而来的，物理退火是一个加热后再缓慢冷却的过程，这个过程可以使得金属晶体结构达到能量最低的稳定状态。模拟退火算法的名称就来源于此，它通过逐渐降低系统的温度模拟了这一物理过程，从而在优化问题中寻找全局最优解或近似最优解。算法通过定义一个关于温度的参数来控制搜索过程，随着温度的降低，搜索过程逐渐从探索（explore）过渡到开发（exploit）。 在matlab环境中实现模拟退火算法，通常需要以下几个关键部分： 1. 初始温度：这个温度决定了算法初始时的搜索强度，温度越高，搜索越随机。 2. 温度下降函数：决定了温度如何随着迭代次数的增加而下降，常见的有指数下降、线性下降等。 3. 冷却计划：定义了温度下降的策略，即如何从初始温度降到最终温度。 4. 接受准则：定义了新解接受的条件，通常使用Metropolis准则，即新解的接受概率与新旧解的目标函数差和温度有关。 5. 初始解和邻居解的生成方法：在算法的每一步都需要生成一个当前解的邻居解，这通常通过对当前解进行某种形式的扰动来实现。 6. 终止条件：决定了算法何时停止，可以是达到预设的迭代次数，或是解的质量达到某个阈值。 该压缩包文件'模拟退火算法的matlab程序_-'可能包含了实现上述算法步骤的matlab脚本，文件名中的'--master'可能表明这是一个主文件或者示例文件，用以展示如何在matlab中设置和运行模拟退火算法。这个程序可以用于解决各种优化问题，如旅行商问题（TSP）、调度问题、组合优化问题、机器学习中的参数优化等。 在使用该matlab程序时，用户可能需要根据具体问题调整算法参数，比如初始温度、降温速率、接受准则中的参数等，以便得到最好的优化效果。通过不断迭代，模拟退火算法可以跳出局部最优解，有较大机会找到全局最优解。"