matlab代码实现模拟退火算法

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matlab代码实现模拟退火算法

详 情 说 明

模拟退火算法是一种受金属退火过程启发的全局优化算法，常用于解决复杂的非线性优化问题。其核心思想是通过模拟物理退火过程，以一定的概率接受劣质解，从而避免陷入局部最优。在MATLAB环境下实现该算法，能够有效解决各类数学建模和工程优化问题。

算法核心逻辑 初始化参数：设置初始温度、终止温度、降温系数等关键参数，并随机生成初始解。 迭代搜索：在当前解的邻域内随机生成新解，计算目标函数值的变化。 Metropolis准则：根据温度和目标函数差决定是否接受新解（即使新解更差，也可能以一定概率接受）。 降温过程：按照预设的降温系数逐步降低温度，直至达到终止条件。

MATLAB实现特点 通过循环结构实现温度下降的迭代过程，结合随机数生成邻域解。 利用向量化操作提升计算效率，尤其是在目标函数复杂时。 可扩展性强，只需替换目标函数即可适配不同问题（如TSP旅行商问题、函数极值求解等）。

典型应用场景 组合优化问题（如资源调度、路径规划）。 连续函数的多峰优化。 机器学习中的超参数调优。

该算法在MATLAB中的实现通常包含温度衰减策略、邻域搜索方法等模块化设计，用户可通过调整参数平衡搜索广度与精度。