MATLAB模拟退火算法工具箱：组合优化问题解决方案

资 源 简 介

本项目提供完整的MATLAB模拟退火算法实现，适用于旅行商问题、函数极值优化及调度优化等多种组合优化场景。支持自定义目标函数，并通过温度衰减曲线、收敛轨迹等可视化工具直观展示算法动态。

详 情 说 明

基于模拟退火算法的组合优化问题求解系统

项目介绍

本项目提供了一个完整的MATLAB模拟退火算法解决方案，专门用于求解各类组合优化问题。系统实现了模拟退火算法的核心框架，支持旅行商问题、函数极值优化、调度优化等多种典型优化场景。通过动态邻域搜索策略和自适应温度调度机制，系统能够有效避免局部最优陷阱，实现高精度收敛。

功能特性

• 多问题支持: 可求解旅行商问题、函数极值优化、调度优化等各类组合优化问题
• 可视化分析: 提供温度衰减过程、最优解收敛曲线、解空间搜索轨迹等可视化功能
• 灵活配置: 支持用户自定义目标函数、约束条件及算法参数（初始温度、降温速率等）
• 智能优化: 具备动态邻域搜索策略和自适应温度调度机制，提高搜索效率
• 完整输出: 提供最优解、目标函数值、收敛历史数据及算法运行统计信息

使用方法

基本调用格式

% 定义目标函数 objective_func = @(x) x(1)^2 + x(2)^2;

% 设置初始解 initial_solution = [1, 2];

% 配置算法参数 params.initial_temperature = 1000; params.final_temperature = 1e-6; params.cooling_rate = 0.95; params.markov_length = 1000;

% 调用主函数 [best_solution, best_value, history, statistics] = main(objective_func, initial_solution, params);

高级功能调用

% 添加约束条件 constraints.bounds = [0, 10; -5, 5]; % 变量边界约束 constraints.equality = []; % 等式约束

% 指定问题维度及变量类型 problem_dimension = 2; variable_type = 'continuous'; % 连续变量

% 完整参数调用 [best_solution, best_value, history, statistics] = main(... objective_func, initial_solution, params, constraints, problem_dimension, variable_type);

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 优化工具箱（推荐）
• 至少 2GB 可用内存
• 支持的操作系统：Windows 7+/macOS 10.12+/Linux Ubuntu 16.04+

文件说明

主程序文件整合了模拟退火算法的完整执行流程，承担着算法初始化、参数验证、核心迭代计算、结果记录与可视化展示等关键任务。该文件实现了温度衰减控制、邻域解生成、能量差评估、接受概率计算等核心算法模块，同时负责管理整个优化过程的状态跟踪和数据收集。此外，还包含了对用户输入参数的规范化处理、约束条件集成以及多种输出格式的生成功能，确保算法能够适应不同复杂度的问题求解需求。