MATLAB模拟退火算法通用优化求解器

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了通用的模拟退火算法求解器，通过模拟固体退火物理过程，可有效求解组合优化和连续优化问题。算法利用温度参数控制优化过程，帮助跳出局部最优解，收敛到全局最优解，适用于多种工程优化场景。

详 情 说 明

基于MATLAB的模拟退火算法优化求解器

项目介绍

本项目实现了一个通用、灵活的模拟退火算法求解器，可用于求解各类组合优化问题与连续优化问题。算法通过模拟固体退火过程的物理原理，利用温度参数逐步降低的机制，使系统在全局范围内搜索最优解，有效避免陷入局部最优。用户可自定义目标函数、初始温度、降温策略及终止条件，适用于旅行商问题、函数优化等多种应用场景。

功能特性

• 通用性强：支持自定义目标函数，适应不同类型的优化问题
• 参数灵活：可调节初始温度、终止温度、降温系数等关键参数
• 多样化策略：支持多种温度调度策略和邻域搜索机制
• 结果可视化：提供收敛过程曲线图和详细的迭代历史记录
• 高效求解：采用优化的算法逻辑，平衡全局探索与局部开发能力

使用方法

1. 定义目标函数：创建待优化问题的目标函数
2. 设置算法参数：配置初始温度、终止温度、马尔科夫链长度等参数
3. 运行求解器：调用求解器并传入相应参数
4. 分析结果：获取最优解、最优值及收敛过程数据

示例代码： % 定义目标函数 objective_func = @(x) sum(x.^2);

% 设置初始参数 init_temp = 100; min_temp = 1e-6; max_iter = 1000; cooling_rate = 0.95;

% 调用求解器 [best_solution, best_value, history] = simulated_annealing_solver(... objective_func, init_temp, min_temp, max_iter, cooling_rate);

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 优化工具箱（可选，用于性能比较）
• 足够的内存空间以处理大规模问题

文件说明

主程序文件实现了完整的模拟退火算法流程，包括参数初始化、温度调度控制、邻域解生成与接受准则判断等核心模块。该文件整合了算法运行所需的全部功能，能够根据用户输入的参数进行优化计算，记录迭代过程中的关键数据，并最终输出最优解及其对应的目标函数值，同时生成可视化图表以展示算法的收敛特性。