matlab代码实现模拟退火算法

资 源 简 介

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工艺启发的全局优化算法，特别适用于解决复杂非线性问题。在Matlab中实现该算法需要重点关注三个核心要素：温度调度、邻域搜索和接受准则。

温度调度是算法的关键控制参数，通常采用指数降温策略。初始温度要足够高以保证算法早期能接受较差的解，随着迭代的进行温度逐渐降低，算法趋向于只接受更优解。

邻域搜索策略决定了如何从当前解产生新解。对于连续优化问题，常采用高斯扰动；对于离散问题，则可能采用交换、逆序等操作。邻域大小应与当前温度相关，高温时允许大范围探索，低温时进行局部精细搜索。

接受准则采用Metropolis准则，以一定概率接受劣质解，这个概率随温度下降而减小。这种机制使算法能够跳出局部最优，向全局最优方向搜索。

在Matlab实现中还需注意：目标函数的封装要便于调用，可视化模块可实时显示搜索过程，参数记录功能帮助分析算法收敛情况。典型实现会包含主循环、温度更新、解评估和接受判断等模块。

算法终止条件通常设置为：达到最大迭代次数、温度低于阈值或解的质量长时间未改善。合理的参数设置对算法性能至关重要，需要通过试验确定适合特定问题的参数组合。