基于模拟退火算法改进粒子群优化算法（SA-PSO）在Shubert函数上的应用

简介：
在优化问题中，粒子群优化（PSO）算法和模拟退火（SA）算法都是常见且有效的算法。然而，它们各自存在一些局限性，例如PSO算法容易陷入局部最优解，而SA算法在搜索空间较大时收敛速度较慢。为了克服这些问题，本文提出了一种改进的混合算法，即模拟退火粒子群优化（SA-PSO）算法，并将其应用于求解Shubert函数的最优化问题。

Shubert函数是一个多峰函数，具有许多局部最优解。该函数定义在一个二维搜索空间上，其数学表达式如下：

function y = shubert(x)
    n = size(x, 2);
    sum1