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基于MATLAB的模拟退火算法多目标优化仿真项目
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资 源 简 介
本项目提供MATLAB实现的模拟退火算法框架，支持多目标优化问题求解。包含参数初始化、邻域搜索、动态温度控制等核心模块，适用于函数优化与路径规划场景，用户可灵活自定义目标函数与退火策略。
详 情 说 明
模拟退火算法在多目标优化问题中的MATLAB仿真
项目介绍
本项目基于MATLAB平台实现了模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）在多目标优化问题中的应用。该算法模拟物理退火过程，通过温度参数控制搜索过程，能够有效避免陷入局部最优解。系统提供完整的参数配置接口，支持用户自定义目标函数和优化参数，适用于函数优化、工程设计、路径规划等多种场景。功能特性
- 完整的算法流程：包含初始化解、能量计算、邻域搜索、状态接受判断和温度更新等核心模块
- 灵活的参数配置：支持初始温度、衰减系数、最大迭代次数等关键参数自定义设置
- 多目标适应能力：算法框架设计支持单目标和多目标优化问题
- 可视化分析工具：实时显示优化过程中的温度变化、目标函数值收敛情况
- 自适应调度策略：采用智能温度衰减机制，平衡全局探索与局部开发能力
使用方法
- 参数设置：在脚本中配置以下必要参数：
matlab
initialTemp = 1000; % 初始温度
coolingRate = 0.95; % 温度衰减系数
objectiveFunc = @(x) x(1)^2 + x(2)^2; % 目标函数
initialSolution = [1, 2]; % 初始解
maxIterations = 10000; % 最大迭代次数
- 运行优化：调用主函数执行算法：
``matlab
[bestSolution, bestValue, history] = main(initialTemp, coolingRate, objectiveFunc, initialSolution, maxIterations);
- 结果分析：算法返回最优解向量、最优目标值和完整的迭代历史数据，自动生成收敛曲线可视化结果
系统要求
- MATLAB R2016a或更高版本
- 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS
- 所需工具箱：基础MATLAB环境（无需额外工具箱）
