基于自适应模拟退火算法优化Eggholder函数，测试函数的100种求解方法之16

基于自适应模拟退火算法优化Eggholder函数，测试函数的100种求解方法之16

自适应模拟退火算法（Adaptive Simulated Annealing，ASA）是一种启发式优化算法，灵感来自于金属退火过程。它通过不断降低温度来模拟金属在高温下慢慢冷却的过程，从而寻找到问题的全局最优解。在本文中，我们将使用ASA算法来优化一个经典的测试函数，即Eggholder函数，并展示其中的第16种求解方法在MATLAB中的实现。

Eggholder函数是一个常用的多峰函数，其表达式为：

f(x, y) = -(y + 47) * sin(sqrt(abs(x/2 + (y + 47)))) - x * sin(sqrt(abs(x - (y + 47))))

该函数的最优解位于边界上，是一个具有许多局部最小值的复杂优化问题。现在，让我们开始优化这个函数吧！

首先，我们需要编写ASA算法的MATLAB代码。以下是一种可能的实现方式：

function [bestX, bestY, bestValue] =