导读 模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）是一种用于全局优化的启发式概率技术。它模仿了固体退火原理，通过逐步降低温度来寻找最优解。
模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）是一种用于全局优化的启发式概率技术。它模仿了固体退火原理，通过逐步降低温度来寻找最优解。这种方法特别适用于解决那些搜索空间巨大且存在多个局部最优解的问题。
首先，我们需要理解模拟退火的基本思想：在优化过程中，允许一定概率接受比当前解更差的解，这样可以避免陷入局部最优解。随着迭代过程的推进，这个概率逐渐减小，模拟系统逐渐冷却，最终收敛到一个较优解。🛠📈
接下来，我们来看看如何在MATLAB中实现这一算法。MATLAB提供了强大的工具和函数库，使得实现模拟退火变得相对简单。通过编写一个主函数，并结合使用随机数生成器和条件语句，我们可以轻松地模拟整个退火过程。🔍💻
最后，为了验证算法的有效性，我们可以选择一些经典测试函数进行实验，如Rosenbrock函数或Sphere函数。通过对比不同初始参数下的结果，我们可以更好地了解模拟退火算法的特点和性能。📊🌟
总之，模拟退火算法是一种非常实用的全局优化方法，而MATLAB则为其实现提供了极大的便利。对于希望深入学习和应用该算法的研究者和工程师来说，掌握其MATLAB实现是非常重要的一步。🎓📚