MATLAB实现模拟退火算法的连续函数优化系统

资 源 简 介

该项目使用MATLAB构建了一个基于模拟退火算法的连续函数优化仿真平台，支持自定义目标函数和搜索范围，通过调节温度参数实现高效全局最优解搜索，适用于工程优化和数学建模场景。

详 情 说 明

基于模拟退火算法的连续函数优化仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个基于模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）的连续函数优化仿真系统。系统能够针对用户指定的连续目标函数（如Rosenbrock、Ackley等），在给定的变量定义域范围内，智能搜索全局最优解。通过调整初始温度、降温系数、迭代次数等关键参数，算法能够有效跳出局部最优陷阱。系统同时提供丰富的可视化功能，直观展示目标函数曲面、最优解搜索路径以及算法收敛过程，为算法理解和参数调优提供有力支持。

功能特性

• 核心算法实现：完整实现了模拟退火算法，包含温度衰减策略、邻域解生成机制以及基于Metropolis准则的接受概率计算。
• 灵活的函数支持：支持用户自定义或内置的二元及多元连续目标函数进行优化。
• 参数可配置：允许用户灵活设置变量定义域、初始温度、温度衰减系数、最大迭代次数、邻域扰动步长等算法参数。
• 全面的结果输出：提供搜索到的全局最优解（变量值及目标函数值）以及详细的迭代过程记录。
• 多维可视化分析：生成目标函数曲面图（3D）/等高线图（2D）、最优解搜索轨迹叠加图以及目标函数值收敛曲线，多角度展示优化过程。

使用方法

1. 设置目标函数：在配置中指定需要优化的目标函数（例如 @ackley_func）。
2. 定义变量范围：明确每个优化变量的上下边界（例如 x ∈ [-5, 5], y ∈ [-10, 10]）。
3. 配置算法参数：根据问题复杂度，设置合适的初始温度、降温系数、最大迭代次数等参数。
4. 运行优化：执行主程序，算法开始搜索并实时记录过程。
5. 查看结果：在命令行查看最优解，并通过图形窗口分析优化过程的可视化结果。

系统要求

• 操作系统: Windows / macOS / Linux
• 软件环境: MATLAB R2018a 或更高版本

文件说明

主程序文件集成了系统的所有核心功能。它负责协调整个仿真流程：从读取用户输入的函数、定义域及算法参数，到执行模拟退火优化算法的完整迭代过程，包括初始解生成、温度循环、新解产生与接受判断，最后对寻优结果进行输出，并生成函数曲面、搜索路径和收敛曲线等一系列可视化图表。