模拟退火算法

资 源 简 介

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，特别适合解决复杂非线性问题。该算法通过引入概率性跳脱机制，能够有效避免陷入局部最优解。

在MATLAB实现中，算法核心包含以下几个关键组件：首先需要建立温度控制模型，通常采用指数衰减方式进行温度下降。其次需要设计状态产生函数，负责在当前解附近随机生成新解。评价函数用于计算目标函数值，作为接受新解的依据。最后是Metropolis准则，决定是否接受劣质解来扩大搜索范围。

典型的实现流程会先初始化高温状态，然后在每个温度下进行多次迭代。每次迭代中产生新解并计算能量差，根据当前温度决定是否接受该解。随着温度逐渐降低，算法趋向于接受更优质的解决方案。

MATLAB的向量化运算特性使得算法实现更为高效，其可视化工具也便于观察优化过程。验证算法正确性时，可通过标准测试函数（如Rastrigin函数）来检验其全局搜索能力。