Simulated annealing algorithm matlab example

资 源 简 介

Simulated annealing algorithm matlab example

详 情 说 明

模拟退火算法是一种启发式优化算法，灵感来源于金属热处理中的退火过程。在MATLAB中实现模拟退火算法可以用于解决复杂的优化问题，特别是当目标函数具有多个局部最优解时。

### 算法流程概述 初始解生成：算法从一个随机解开始，这可以是一个随机选择的参数向量或者初始点。 温度设定：设定初始温度（高温）和降温策略（如线性、指数或自适应降温）。温度决定了在搜索过程中接受较差解的概率。 邻域搜索：在当前解的附近生成一个新解。这一步通常通过随机扰动当前解的某些参数来实现。 接受准则：根据Metropolis准则决定是否接受新解。如果新解优于当前解，则直接接受；否则，以一定概率接受较差解，避免陷入局部最优。 降温过程：随着迭代进行，温度逐渐降低，接受较差解的概率也随之减小，算法最终收敛。

### MATLAB实现关键点 目标函数：需定义目标函数（如最小化问题），该函数接受解向量并返回标量值。 降温策略：常用指数降温，即每次迭代时温度乘以一个衰减系数（0.9~0.99）。 终止条件：可基于温度阈值、迭代次数或解的质量改进程度来决定算法何时停止。

### 适用问题与优化 模拟退火算法适用于连续或离散优化问题，尤其适合多峰函数优化。在MATLAB中，可通过调整初始温度、降温速率和邻域搜索范围来平衡探索（全局搜索）和开发（局部优化）的能力。

对于初学者，建议从简单的二维优化问题开始，观察算法如何跳出局部最优并最终逼近全局最优解。