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文档简介

1、模拟退火算法工具箱及应用1、案例背景 模拟退火算法（simulated annealing, sa）是一种模拟固体退火过程的迭代搜索优化算法。在每一次迭代过程中，sa随机产生一个新的搜索点，该新点与当前点之间的距离，或者说算法搜索的范围，与固体退火的温度有关，具体地说，随着固体温度的下降，算法搜索的范围会越来越小，以使sa收敛于最小值点。假设是最小值优化问题，那么当新点的目标函数值比当前点的目标函数值小时，sa毫不犹豫地接受该新点，使其成为下一次迭代的当前点，而当新点的目标函数值比当前点的目标函数值大时，sa不是一刀切地拒绝该新点，而是以一定的概率接受该新点，该概率的大小也与固体温度的高低有关

2、。通过这样一种接受目标函数值比当前点的目标函数值差的新点的方式，sa可以跳出局部最优值，有可能搜索到全局最优点。2、案例目录：第21章模拟退火算法工具箱及应用21.1案例背景21.1.1模拟退火算法21.1.2模拟退火算法工具箱21.1.3模拟退火算法的一些基本概念21.2代码实现21.2.1sanewpoint函数 21.2.1.1annealingfcn函数 21.2.1.2acceptancefcn函数21.2.2saupdates函数21.2.3sat的使用 21.2.3.1gui方式使用sat 21.2.3.2命令行方式使用sat21.3案例分析21.3.1 模型建立21.3.2sa

3、t的应用21.3.3结果分析21.4参考文献3、案例实例及结果：作为案例，这里将使用模拟退火算法工具箱(sat)求rastrigin函数的最小值。其图形如下所示：优化过程如下：所得最优解及其对应的目标函数值为：4、主程序：clearclcobjectivefunction = my_first_sa; % function handle to the objective functionx0 = 2.5 2.5; % starting pointlb = -5 -5; % lower boundub = 5 5; % upper boundoptions = saoptimset(maxiter,500,stalliterlim,500,tolfun,1e-100, annealingfcn,annealingfast,initialtemperature,100,temperaturefcn,temperatureexp,reannealinterval,500, plotfcns,saplotbestx, saplotbestf, saplotx, saplotf);x,f

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