MATLAB模拟退火多目标优化求解器

资 源 简 介

该项目利用MATLAB实现模拟退火算法，支持多目标优化问题求解，核心功能包括变量初始化、邻域解生成、Metropolis准则判定及温度自适应下降策略。适用于工程优化与学术研究场景。

详 情 说 明

基于模拟退火算法的多目标优化求解器

项目介绍

本项目是一个基于模拟退火（Simulated Annealing, SA）算法的多目标优化求解器，旨在为用户提供一个高效、灵活的优化工具。通过模拟物理退火过程中的固体冷却原理，算法能够在复杂的多目标搜索空间中寻找全局最优解或近似最优解。求解器支持处理带约束的优化问题，并提供丰富的可视化功能，帮助用户深入理解优化过程和结果。

功能特性

• 核心优化引擎：实现了完整的模拟退火算法流程，包括初始解生成、邻域解探索、基于Metropolis准则的解接受机制。
• 灵活的降温策略：支持多种温度下降策略（如指数降温），并可适配自适应降温以提升效率。
• 多目标与约束处理：能够处理多目标优化问题，并提供约束条件的集成接口，支持不等式与等式约束。
• 全面的结果分析：输出最优解、最优目标函数值，并提供收敛曲线、优化路径等可视化图表，便于性能评估与过程分析。
• 用户友好接口：通过清晰的输入参数配置，用户可轻松定义目标函数、约束及算法参数。

使用方法

1. 定义优化问题：准备目标函数（函数句柄或表达式），设定变量的上下界约束（lb, ub）。如有需要，定义约束条件函数。
2. 配置算法参数：设置初始温度、终止温度、降温系数、最大迭代次数等关键参数。
3. 运行求解器：调用主优化函数，传入问题定义和参数。
4. 获取与分析结果：求解器将返回最优解向量、最优目标值，并生成收敛曲线、优化路径等图表。用户可利用输出的过程数据进行进一步分析。

系统要求

• MATLAB：版本 R2018a 或更高。
• 运行求解器无需额外的工具箱。

文件说明

主程序文件整合了求解器的核心逻辑，负责协调整个优化过程的执行。其主要能力包括：解析用户输入的问题参数与算法设置，调用初始化模块生成起始解，驱动模拟退火迭代循环（在此循环中依次执行邻域搜索、目标值评估、Metropolis准则判断以及温度更新），监控收敛条件以终止计算，最后组织优化结果并调用可视化模块生成分析图表。