基于模拟退火算法的多目标优化MATLAB项目实现

资 源 简 介

本项目通过MATLAB实现完整的模拟退火算法，利用Metropolis准则控制解接受概率，逐步降温以增强全局搜索。包含旅行商问题和函数优化等应用示例，适合学习与扩展。

详 情 说 明

基于模拟退火算法的多目标优化MATLAB项目

项目介绍

本项目通过MATLAB实现了完整的模拟退火算法框架，专门用于解决各类优化问题。算法采用Metropolis准则控制接受次优解的概率，通过温度参数的逐步降低实现全局搜索能力。项目包含多个实际应用示例，如旅行商问题、函数优化和路径规划等，每个示例都配有详细注释和直观的可视化展示，便于用户理解和应用。

功能特性

• 完整的算法实现：包含标准的模拟退火算法核心逻辑
• 灵活的参数配置：支持自定义温度调度策略和迭代参数
• 多领域应用示例：涵盖组合优化、函数优化等典型问题
• 详细的视觉呈现：提供收敛曲线和问题特定的可视化结果
• 完善的统计报告：输出温度序列、接受率等算法运行统计信息
• 约束处理能力：支持变量上下界约束条件的设置

使用方法

基本调用方式

% 定义目标函数 objective_func = @(x) your_objective_function(x);

% 设置初始解 initial_solution = [x1_initial, x2_initial, ...];

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

% 可选：设置变量约束 bounds.lower = [min_x1, min_x2, ...]; bounds.upper = [max_x1, max_x2, ...];

% 运行优化 [best_solution, best_value, convergence] = simulated_annealing(... objective_func, initial_solution, params, bounds);

运行示例代码

项目提供了多个可直接运行的示例脚本，用户只需执行相应的示例文件即可观察算法在不同问题上的表现。

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装基本的MATLAB工具箱（无需特殊工具箱）

文件说明

主程序文件实现了模拟退火算法的核心逻辑架构，包括温度调度控制、邻域解生成机制、Metropolis接受准则判断以及收敛过程监控等关键功能模块，同时负责协调算法执行流程并生成相应的优化结果输出与可视化展示。