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MATLAB实现的模拟退火全局优化求解器
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资 源 简 介
本项目提供一个MATLAB实现的模拟退火算法求解器，用于高效搜索复杂优化问题的近似最优解。通过模拟降温过程的温度控制机制，支持在高温下接受较差解以跳出局部最优，低温阶段精细搜索，提升全局收敛性能。
详 情 说 明
基于模拟退火算法的全局优化问题求解器
项目介绍
本项目实现了一个基于模拟退火（Simulated Annealing）算法的通用全局优化求解器。算法模拟固体退火过程的物理机制，通过温度参数控制搜索过程中的随机扰动幅度：在高温阶段接受较差的解以跳出局部最优陷阱，随着温度降低逐步收敛至全局最优区域。该求解器适用于非线性、多峰值、离散或连续的复杂优化问题。功能特性
- 核心算法实现：完整的模拟退火算法流程，包括状态产生、状态接受和温度更新
- 灵活的降温策略：支持指数降温和线性降温两种温度调度方式
- 自适应邻域搜索：根据当前温度自动调整候选解的生成范围
- 收敛监控：实时记录最优解变化过程，提供算法状态信息
- 通用接口设计：支持用户自定义目标函数和解空间约束
使用方法
基本调用格式
[最优解, 最优值, 收敛曲线, 状态信息] = main(目标函数, 解空间约束, 算法参数)输入参数说明
- 目标函数句柄：用户定义的待优化函数（单目标最小化问题）
- 解空间约束：变量上下界限定向量（如
[x_min, x_max]） - 算法参数结构体：
初始温度：正标量，控制初始搜索范围
- 终止温度：正标量，决定算法停止条件
- 降温系数：0-1之间的标量，控制温度下降速度
- 马尔可夫链长度：正整数，每个温度下的迭代次数
- 最大迭代次数：正整数，防止无限循环输出结果
- 最优解：达到的最低目标函数值对应的变量取值向量
- 最优值：找到的最小目标函数值（标量）
- 收敛曲线：迭代过程中最优值随温度变化的记录数组
- 算法状态信息：
系统要求
- MATLAB R2016a 或更高版本
- 支持基本的数学运算和函数句柄操作
