模拟退火算法(MATLAB实现)

资 源 简 介

模拟退火算法(MATLAB实现)

详 情 说 明

模拟退火算法是一种受金属退火过程启发的全局优化方法，特别适合解决复杂的非线性优化问题。在MATLAB中实现该算法时，需要重点关注几个核心环节。

首先需要设计合适的温度控制策略，这包括初始温度设定、降温系数和终止温度等参数。常用的降温方式有指数下降和线性下降两种，前者能更快收敛但可能错过最优解，后者搜索更彻底但计算成本更高。

其次在邻域搜索环节，MATLAB的随机数生成功能可以帮助实现解的随机扰动。需要注意的是扰动幅度应该与当前温度相关联，高温时允许较大的扰动以跳出局部最优，随着温度降低逐步缩小搜索范围。

算法实现中还需要设计能量函数（即目标函数）和接受准则。MATLAB的矩阵运算优势可以高效计算能量变化，而接受概率的计算则利用指数函数实现。当新解优于当前解时总是接受，劣解时以一定概率接受，这是算法能跳出局部最优的关键。

可视化是MATLAB的另一优势，可以实时绘制温度下降曲线、最优解变化过程等，帮助调试参数和理解算法行为。典型应用包括路径规划、参数优化、神经网络训练等需要全局搜索的场景。