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模拟退火算法与matlab实现课件

CATALOGUE目录模拟退火算法简介模拟退火算法的基本步骤MATLAB实现模拟退火算法案例分析：求解TSP问题模拟退火算法的优化方向及策略总结与展望

01模拟退火算法简介

它将随机有哪些信誉好的足球投注网站与最佳优先有哪些信誉好的足球投注网站相结合，利用Metropolis准则在有哪些信誉好的足球投注网站过程中跳出局部最优陷阱。该算法以一定概率接受劣质解，从而能够探索更广泛的解空间，提高找到全局最优解的概率。模拟退火算法是一种基于物理退火过程的优化策略，通过在解空间中有哪些信誉好的足球投注网站寻找全局最优解。模拟退火算法的概念

模拟退火算法的原理是通过不断迭代有哪些信誉好的足球投注网站解空间，并在每个迭代步骤中根据当前解的优劣程度决定是否接受该解。如果当前解比前一个解更优，则接受该解；否则，以一定概率接受该解，该概率随着迭代次数的增加而逐渐降低。通过这种方式，模拟退火算法能够在有哪些信誉好的足球投注网站过程中保持一定的探索能力，从而找到更好的解。模拟退火算法的原理

它适用于解决大规模、复杂、非线性、离散或连续的优化问题，尤其在解决传统优化算法难以处理的复杂问题方面表现出优越的性能。MATLAB作为一种强大的数值计算工具，为模拟退火算法的实现提供了便利的环境。模拟退火算法广泛应用于各种优化问题，包括组合优化、机器学习、电力系统、工业生产等。模拟退火算法的应用范围

02模拟退火算法的基本步骤

初始化温度01设定初始温度$T_{init}$02选择初始解$x_{init}$03设置迭代次数$N_{iter}$

在解空间中随机选择一个解$x$如果$f(x)f(x_{init})$，则接受该解，否则拒绝随机产生初始解

计算当前解的目标函数值$f(x)$如果$f(x)f(x_{init})$，则接受该解，否则拒绝计算目标函数

以概率$p=exp((f(x)-f(x))/T)$接受该解如果$f(x)f(x)$，则接受该解，否则拒绝判断是否接受该解

VS根据降温计划，更新当前温度$T$如果$TT_{min}$，则停止迭代，输出当前最优解更新温度

重复执行步骤2-5，直到满足停止条件（达到最大迭代次数或达到预定的时间）重复步骤2-

03MATLAB实现模拟退火算法

MATLAB编程环境介绍MATLAB是一款由MathWorks公司出品的商业数学软件，被广泛应用于算法开发、数据分析、数值计算、可视化和界面设计等领域。MATLAB编程环境包括命令窗口、编辑器、工作空间、历史命令窗口等，用户可以通过编辑器编写MATLAB代码，并在命令窗口中运行代码。

接受准则根据当前解和目标函数计算接受概率，判断是否接受当前解。初始化设定初始温度、初始解、降温系数、最小温度等参数。更新解根据当前解和接受概率进行更新，产生新的解。终止条件判断是否达到最小温度或达到最大迭代次数，若满足条件则终止算法，输出当前最优解，否则返回第二步。降温根据降温系数降低当前温度。MATLAB实现模拟退火算法的步骤

```matlabclc;clearall;closeall;%模拟退火算法实现示例代码（以TSP问题为例）MATLAB代码实现

03T_min=1e-3;%最小温度01%初始化参数02T=100;%初始温度MATLAB代码实现

MATLAB代码实现010203alpha=0.95;%降温系数max_iter=1000;%最大迭代次数L=[10,20,30,40,50];%路径长度

%初始化当前解和最优解cur_sol=randperm(length(L));MATLAB代码实现

best_sol=cur_sol;best_fit=0;%开始迭代010203MATLAB代码实现

fori=1:max_iter%计算目标函数值fit=calculate_fitness(cur_sol,L);010203MATLAB代码实现

%判断是否接受当前解iffitbest_fit||exp((fit-best_fit)/T)rand()MATLAB代码实现

best_sol=cur_sol;best_fit=fit;MATLAB代码实现

123end%更新解（采用邻域结构改变）cur_sol=update_solution(cur_sol);MATLAB代码实现

%降温T=alpha*T;MATLAB代码实现

MATLAB代码实现030201end%输出最优解和最优适应度值disp([最优路径：num2str(best_sol)]);

disp([最优适应度值：num2str(best_fit)]);```MATLAB代码实现

04案例分析：求解TSP问题

TSP问题定义TSP问题是最经典的组合优