MATLAB自适应模拟退火算法优化工具箱

资 源 简 介

该MATLAB工具箱实现了标准模拟退火算法，支持求解旅行商问题等组合优化任务。集成多种降温策略并提供实时可视化分析功能，可动态调整参数以提升收敛效率，适用于科研与工程优化场景。

详 情 说 明

基于MATLAB的自适应模拟退火算法优化工具箱

项目介绍

本工具箱是一个功能完整的MATLAB自适应模拟退火算法优化框架，专门设计用于解决组合优化问题，如经典的旅行商问题(TSP)等。工具箱融合了标准模拟退火算法核心逻辑与多种先进的温度调度策略，提供了全面的可视化分析和参数自适应调整功能，帮助用户深入理解算法行为并获得高质量的优化结果。

功能特性

• 标准模拟退火算法：实现完整的模拟退火算法流程，支持组合优化问题的求解
• 多元降温策略：集成指数降温、对数降温、自适应降温等多种温度调度方法
• 实时可视化分析：动态显示优化过程中的温度变化曲线、目标函数值收敛轨迹
• 参数自适应调整：根据问题特性自动优化算法参数，提升收敛效率
• 对比分析模块：支持不同参数配置下的性能比较，便于算法调优

使用方法

基本调用示例

% 定义目标函数（以TSP问题为例） distanceMatrix = [...]; % 城市间距离矩阵 objectiveFunc = @(solution) tspObjective(solution, distanceMatrix);

% 设置初始解 initialSolution = randperm(numCities);

% 配置算法参数 params.initialTemp = 1000; params.finalTemp = 1; params.coolingRate = 0.95; params.markovLength = 1000;

% 运行优化算法 [bestSolution, bestValue, convergence] = adaptiveSA(objectiveFunc, initialSolution, params);

高级功能调用

% 启用自适应参数调整 params.adaptiveMode = true;

% 选择降温策略 params.coolingSchedule = 'adaptive'; % 可选: 'exponential', 'logarithmic', 'adaptive'

% 添加约束条件（可选） constraints.bounds = [0, 10]; % 变量边界约束

% 运行并获取详细分析结果 [bestSolution, bestValue, convergence, stats] = ... adaptiveSA(objectiveFunc, initialSolution, params, constraints);

结果可视化

% 显示收敛曲线 plotConvergence(convergence);

% 显示温度变化轨迹 plotTemperatureProfile(convergence);

% 对比不同参数设置的效果 compareResults(resultSet);

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必需工具箱：无特殊要求，基础MATLAB环境即可运行
• 内存建议：至少4GB RAM（针对大规模优化问题）
• 操作系统：Windows/Linux/macOS均可支持

文件说明

项目的主入口文件实现了完整的算法调度与控制逻辑，包含温度策略选择、邻域搜索执行、收敛条件判断等核心功能，同时负责协调可视化模块的数据输出和用户交互界面的响应，为整个优化流程提供统一的执行框架。该文件整合了参数解析、算法迭代、结果收集等关键环节，确保各类优化问题能够高效求解并生成完整的分析报告。