matlab实现模拟退火算法

模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）是一种通用概率优化算法，用于在给定的大搜索空间内寻找问题的近似全局最优解。该算法灵感来源于物理学中固体物质的退火过程，其中温度逐渐降低，粒子逐渐趋于能量最低状态。

在MATLAB中实现模拟退火算法，我们首先需要定义目标函数（即我们需要最小化的能量或成本函数），然后设定算法的参数，如初始温度、降温速率、内循环次数（每个温度下的迭代次数）等。以下是一个简单的模拟退火算法实现示例，用于求解一维函数的最小值问题。

MATLAB 示例代码

假设我们要最小化函数 f(x)=x2 在区间 [−10,10] 内。

	function simulatedAnnealingDemo()
	% 目标函数
	f = @(x) x^2;
	% 初始参数
	x_current = 0; % 当前解
	x_min = x_current; % 最小解
	f_min = f(x_current); % 最小解对应的函数值
	T = 100; % 初始温度
	T_mi