使用Matlab实现模拟退火算法求解函数极值问题

最新推荐文章于 2025-02-01 11:54:20 发布
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本文介绍了如何使用Matlab实现模拟退火算法求解一元函数极值问题。通过定义目标函数，初始化参数，实现算法主循环并输出结果，展示了算法寻找函数最小值的过程。代码中的关键步骤包括生成新解和根据概率接受或拒绝解，强调了参数调优对算法性能的影响。

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使用Matlab实现模拟退火算法求解函数极值问题

模拟退火算法（Simulated Annealing）是一种启发式优化算法，常用于求解函数的极值问题。该算法的灵感来源于固体退火过程中的原子运动规律，通过模拟物质的退火过程来搜索最优解。在本文中，我们将使用Matlab编写代码来实现模拟退火算法，并求解函数的极值问题。

首先，让我们定义需要求解极值的目标函数。在这个例子中，我们将考虑一个简单的一元函数，即f(x) = x^2 - 4x + 4。我们的目标是找到函数f(x)的最小值。

接下来，我们将编写Matlab代码来实现模拟退火算法。代码主要分为以下几个步骤：

  1. 初始化参数：设定初始温度（T）、终止温度（T_min）、温度衰减率（alpha）以及初始解（x）。
T = 100;       % 初始温度
T_min =
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【优化求解】基于matlab模拟退火算法求解函数极值问题【含Matlab源码 1203期】
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08-09 2857
1 引言模拟退火算法(Simulated Annealing，SA)的思想最早由Metropolis等人于1953年提出：Kirkpatrick于1983年第一次使用模拟退火算法求解组合最优化问题[1]。模拟退火算法是一种基于MonteCarlo迭代求解策略的随机寻优算法， 其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。
【MATLAB教程案例13】基于SA模拟退火优化算法的函数极值计算matlab仿真及其他应用
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
09-15 999
MATLAB2021a或者高级版本模拟退火算法（Simulate Anneal Arithmetic，SAA）是一种通用概率演算法，用来在一个大的搜寻空间内找寻命题的最优解。模拟退火是S.Kirkpatrick, C.D.Gelatt和M.P.Vecchi在1983年所发明。而V.Černý在1985年也独立发明此演算法。模拟退火算法从某一较高初温出发，伴随温度参数的不断下降,结合一定的概率突跳特性在解空间中随机寻找目标函数的全局最优解，即在局部最优解能概率性地跳出并最终趋于全局最优。
【优化调度】基于模拟退火优化算法求解船舶优化调度问题（Matlab代码实现）
最新发布
weixin_67304359的博客
02-01 804
一、引言船舶调度在航运业中至关重要，合理的船舶调度能够提高港口的运营效率、降低船舶的等待时间和运营成本，进而提升整个航运系统的经济效益。随着航运业的不断发展，船舶调度问题日益复杂，传统的调度方法在应对大规模、多约束的复杂调度问题时逐渐显露出局限性。模拟退火算法作为一种有效的优化算法，具有在大规模搜索空间中寻找全局最优解的能力，为船舶优化调度问题提供了新的解决思路。本文旨在深入研究基于模拟退火优化算法的船舶优化调度问题，通过建立合理的模型并运用模拟退火算法进行求解，期望获得更优的船舶调度方案。
简单的模拟退火算法实例，利用模拟退火算法求解函数极值问题
08-09
简单的利用模拟退火算法求解函数f(x)=(x-2)^2+4的最小值，入门级程序，简单明了，适合单步调试，理解算法的运行机制
模拟退火算法求函数极值（含MATLAB代码实现）
AIGC Studio：分享AIGC前沿知识和好玩应用，公众号同名。
12-02 8881
二、模拟退火算法 1. 简介 模拟退火算法的思想借鉴于固体的退火过程，当固体的温度很高时，内能比较大，固体内的粒子处于快速无序运动状态，当温度慢慢降低，固体的内能减小，粒子逐渐趋于有序，最终固体处于常温状态，内能达到最小，此时粒子最为稳定。 白话理解：一开始为算法设定一个较高的值T（模拟温度），算法不稳定，选择当前较差解的概率很大；随着T的减小，算法趋于稳定，选择较差解的概率...
用模拟退火算法求解带约束的二元函数极值问题之三：关于最大值的求解方法
dai19981003的博客
03-29 1441
用模拟退火算法求解带约束的二元函数极值问题之三：关于最大值的求解方法1.问题描述2.关于最大值与最小值3.JAVA原代码SA.java3.运行结果 1.问题描述 针对如下问题，设计模拟退火算法进行求解。 2.关于最大值与最小值 之前已经基于模拟退火算法求出了函数的最小值，若想求最大值，只需在目标函数前加上负号。 result = -(6*x/(2 + x*x + y*y) + 5*Math.sin(x) + 3*Math.cos(y) + 50); 3.JAVA原代码 SA.java package S
模拟退火算法解多元函数极值.rar
07-07
本资源为采用模拟退火算法解多元函数的极值问题。提供了暴力解法的代码和模拟退火算法的代码，通过对比可以发现模拟退火算法可以在时间上得到极大的提高。
模拟退火算法SA求解多维连续函数极值
qq_54169998的博客
09-04 1736
(1)由一个产生函数从当前解产生-一个位 于解空间的新解:为便于后续的计算和接受，减少算法耗时，通常选择由当前解经过简单变换即可产生新解的方法。模拟退火算法求得的解与初始解状态(算法迭代的起点)无关，具有渐近收敛性，已在理论上被证明是一种以概率 1收敛于全局最优解的优化算法。Markov链长度是在等温条件下进行迭代优化的次数，其选取原则是在衰减参数T的衰减函数已选定的前提下，L应选得在控制参数的每一取值上都能恢复准平衡，一般L取100~ 1000.，系统接受此状态:否则，以一个随机的概率接受或丢弃此状态。
【优化求解】基于matlab模拟退火算法求解函数极值问题【含Matlab源码 1203期】.zip
11-30
《模拟退火算法在MATLAB中的应用：求解函数极值问题》 模拟退火算法是一种借鉴了自然界中固体冷却过程中相变现象的全局优化算法，它能够在复杂问题的搜索空间中跳出局部最优，寻找全局最优解。在MATLAB这个强大的...
【智能优化算法-模拟退火算法】基于模拟退火算法求解函数极值问题含Matlab源码.zip
04-17
在解决函数极值问题时，模拟退火算法能够有效地找到全局最小值或最大值，而非仅局限于局部极值。 算法的基本步骤如下： 1. 初始化：设置初始温度T、初始解x0、冷却系数α以及终止条件。 2. 生成新解：在当前解的...
模拟退火算法理论+Python解决函数极值+C++实现解决TSP问题
gc.collect()
11-16 1421
简述 算法设计课这周的作业： 赶紧写了先，不然搞不完了。 文章目录简述算法理论部分变量简单分析从状态转移概率到状态概率推导理解当温度收敛到接近0的时候，收敛到结果理论部分的后记 算法理论部分 用粒子的排列或相应的能量表示物体所处的状态，在温度T下，物体(系统)所处的状态具有一定的随机性。主流趋势是系统向能量较低的状态发展，但粒子的不规则热运动妨碍系统准确落入低能状态。 简单来说就是，在温度...
17-1利用模拟退火算法进行一元函数和二元函数的极值问题优化（附matlab程序）
m0_57943157的博客
06-13 630
模拟退火算法来源于固体退火原理，是一种基于概率的算法。模拟退火算法是通过赋予搜索过程一种时变且最终趋于零的概率突跳性，从而可有效避免陷入局部极小并最终趋于全局最优的串行结构的优化算法。将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却（退火），加温时，固体内部随变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到，最后在时达到基态，内能减为最小。
模拟退火算法应用——求解一元函数的最小值
亲爱的老吉先森呀
11-24 757
模拟退火算法的应用实例，求解函数的极小值，代码包含详细的注释。
matlab下模拟退火最优化函数
§为艺术而技术§
07-08 3892
发信人: Ilied (伊里亚德), 信区: MathTools       标  题: matlab下模拟退火最优化函数发信站: BBS 水木清华站 (Sun Jul 14 10:15:20 2002)在网上有一个C语言的ASA(Adaptive Simulated Annealing)工具包，另外有个人给它写了个matlab的接口，这样就可以直接在matlab里用模拟退火做最优化了，我试验了一
【数模/启发式算法】模拟退火算法
智子的博客
10-08 917
模拟退火算法（Simulate Anneal Arithmetic，SAA）是一种通用概率演算法，用来在一个大的搜寻空间内找寻命题的最优解。模拟退火是S.Kirkpatrick, C.D.Gelatt和M.P.Vecchi在1983年所发明。而V.Černý在1985年也独立发明此演算法。 模拟退火算法是解决TSP问题的有效方法之一。
优化问题中的模拟退火算法详解
AI天才研究院
01-07 1629
1.背景介绍 优化问题是指求解一个函数最大化或最小化的问题，常常需要寻找函数的极值点。模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)是一种用于解决优化问题的随机搜索方法，它的基本思想是将优化问题与退火过程(如金属熔化过程)相联系，通过随机搜索和温度控制来逐步找到问题的最优解。 模拟退火算法的核心思想是：当系统处于高温状态时，允许产生较大的变化，从而有可能跳出当前的局部最优解；当...
基于Matlab实现模拟退火算法（附上10个案例源码）
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m0_62143653的博客
06-12 3万+
基于Matlab实现模拟退火算法（附上10个案例源码）
matlab模拟退火算法
weixin_45570158的博客
05-16 1627
在MATLAB中实现退火算法（也称为模拟退火算法，Simulated Annealing, SA）通常涉及几个关键步骤：初始化系统状态、定义能量函数（或成本函数）、模拟退火过程（包括温度下降和状态转移）、以及判断是否达到停止条件。是一个结构体，包含了退火算法所需的参数，如最大迭代次数、初始温度、最终温度和温度衰减率等。函数只是一个示例，它需要根据具体问题的特点来生成新状态。也应该是一个计算给定状态下系统能量的函数。请注意，上述代码中的。
Matlab-退火算法
qq_45751976的博客
04-30 1249
Matlab退火算法案例
Matlab模拟退火算法实现函数极值求解
资源摘要信息:"《基于Matlab模拟退火算法求解函数极值问题》是一份关于使用Matlab编程语言进行优化算法模拟的资源。模拟退火算法是一种启发式搜索算法，用于在给定的大型搜索空间中寻找问题的最优解，尤其适用于寻找...
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