​模拟退火

资 源 简 介

​模拟退火

详 情 说 明

模拟退火是一种受金属退火过程启发的优化算法，常用于寻找复杂问题的全局最优解。其核心思想是通过模拟物理退火过程中的温度变化，允许算法在搜索过程中以一定概率接受劣质解，从而避免陷入局部最优。

在MATLAB实现模拟退火算法时，通常包含以下关键模块：首先需要定义目标函数，这是算法需要优化的具体问题。然后设置初始温度和降温策略，常见的降温方式包括线性降温或指数降温。接着是状态转移机制，通常在当前解的邻域内随机生成新解，并根据Metropolis准则决定是否接受新解。最后是终止条件判断，比如达到最低温度或连续若干次迭代未改进时停止。

MATLAB的优势在于其矩阵运算能力和丰富的数学函数库，使得实现模拟退火的各个组件变得简便。特别是其可视化功能，可以直观展示优化过程中解的变化和温度下降曲线，有助于理解算法行为和调试参数。

模拟退火算法的参数调节对性能影响很大，包括初始温度、降温速率、马尔可夫链长度等。MATLAB环境使得这些参数的实验和调整更加方便，通过脚本可以快速测试不同参数组合的效果。该算法适用于各种连续或离散优化问题，如旅行商问题、函数优化、参数估计等场景。