MATLAB模拟退火算法优化工具箱 - 通用全局优化求解器

资 源 简 介

本项目提供基于模拟退火算法的MATLAB优化工具箱，支持多变量连续/离散函数全局优化，可自定义目标函数和约束条件，具备完整的参数配置界面，适用于各类复杂优化问题求解。

详 情 说 明

MATLAB模拟退火算法优化工具箱

项目介绍

本项目基于模拟退火算法原理，实现了一个通用的优化问题求解器。模拟退火算法是一种受固体退火过程启发的随机优化方法，能够有效解决多变量复杂函数的全局优化问题。该工具箱提供了完整的参数配置、实时可视化监控和详细的结果分析功能，适用于科研、工程优化等多种场景。

功能特性

• 多变量优化支持：可同时处理连续和离散变量的全局优化问题
• 灵活的自定义能力：支持用户自定义目标函数、约束条件和搜索空间
• 完整的参数配置：提供初始温度、降温系数、终止条件等关键参数的可视化配置界面
• 实时监控功能：在优化过程中动态显示收敛曲线和算法状态参数
• 多样化搜索策略：集成多种邻域搜索方法和接受准则，适应不同问题特性
• 详细结果分析：生成包含统计指标和可视化报告的全面优化结果

使用方法

基本调用示例

% 定义目标函数（Rosenbrock函数示例） objective_func = @(x) (1-x(1))^2 + 100*(x(2)-x(1)^2)^2;

% 设置变量范围 var_range = [-2, 2; -1, 3]; % 两变量范围矩阵

% 配置算法参数 params.initial_temperature = 1000; params.cooling_rate = 0.95; params.iter_per_temp = 100; params.final_temperature = 1e-6; params.max_iterations = 10000;

% 运行优化 [best_solution, best_value, history, report] = main(objective_func, var_range, params);

约束条件设置

% 添加约束条件函数 constraint_func = @(x) deal(x(1)+x(2)-1, []); % 等式约束示例

% 带约束的优化调用 [best_solution, best_value] = main(objective_func, var_range, params, constraint_func);

结果可视化

优化结束后，工具箱自动生成：

• 温度下降过程曲线
• 目标函数值收敛轨迹
• 参数搜索路径可视化
• 算法性能统计报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 优化工具箱（推荐，非必需）
• 至少2GB可用内存（针对大规模优化问题）

文件说明

主程序文件实现了模拟退火算法的核心优化逻辑，包括温度调度策略的初始化与管理、邻域解的生成与评估、接受准则的判断与执行、收敛条件的监控与终止决策，同时负责优化过程数据的记录与可视化输出，以及最终结果的结构化整理与报告生成。