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matlab如何模拟退火算法

发表于：2025-12-02 作者：千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2025年12月02日，这篇文章主要介绍"matlab如何模拟退火算法"的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇"matlab如何模拟退火算法"文章能帮助大家解决问题。clc;cl
千家信息网最后更新 2025年12月02日matlab如何模拟退火算法

这篇文章主要介绍"matlab如何模拟退火算法"的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇"matlab如何模拟退火算法"文章能帮助大家解决问题。

clc;
clear;
close all;
%%
T0=1000; % 初始温度
Tend=1e-3; % 终止温度
L=500; % 各温度下的迭代次数（链长）
q=0.9; %降温速率

%% 加载数据
load CityPosition1;
%%
D=Distanse(X); %计算距离矩阵
N=size(D,1); %城市的个数
%% 初始解
S1=randperm(N); %随机产生一个初始路线

%% 画出随机解的路径图
DrawPath(S1,X)
pause(0.0001)
%% 输出随机解的路径和总距离
disp('初始种群中的一个随机值:')
OutputPath(S1);
Rlength=PathLength(D,S1);
disp(['总距离：',num2str(Rlength)]);

%% 计算迭代的次数Time
Time=ceil(double(solve(['1000*(0.9)^x=',num2str(Tend)])));
count=0; %迭代计数
Obj=zeros(Time,1); %目标值矩阵初始化
track=zeros(Time,N); %每代的最优路线矩阵初始化
%% 迭代
while T0>Tend
count=count+1; %更新迭代次数
temp=zeros(L,N+1);
for k=1:L
%% 产生新解
S2=NewAnswer(S1);
%% Metropolis法则判断是否接受新解
[S1,R]=Metropolis(S1,S2,D,T0); %Metropolis 抽样算法
temp(k,:)=[S1 R]; %记录下一路线的及其路程
end
%% 记录每次迭代过程的最优路线
[d0,index]=min(temp(:,end)); %找出当前温度下最优路线
if count==1 || d0
Obj(count)=d0; %如果当前温度下最优路程小于上一路程则记录当前路程
else
Obj(count)=Obj(count-1);%如果当前温度下最优路程大于上一路程则记录上一路程
end
track(count,:)=temp(index,1:end-1); %记录当前温度的最优路线
T0=q*T0; %降温
fprintf(1,'%d\n',count) %输出当前迭代次数
end
%% 优化过程迭代图
figure
plot(1:count,Obj)
xlabel('迭代次数')
ylabel('距离')
title('优化过程')
%% 最优解的路径图
DrawPath(track(end,:),X)
%% 输出最优解的路线和总距离
disp('最优解:')
S=track(end,:);
p=OutputPath(S);
disp(['总距离：',num2str(PathLength(D,S))]);
disp('-------------------------------------------------------------')

关于"matlab如何模拟退火算法"的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识，可以关注行业资讯频道，小编每天都会为大家更新不同的知识点。

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