matlab模拟退火求函数最值,matlab求某点函数值

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x_tmp=2*ulb*r*(rand(1,tpl)-0.5); %随机选择一个邻居进行比较ifOBJFUNC(x_tmp,tpl,test_func)

matlab模拟退火算法求函数最小值

即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解%和控制参数初值7开始，对当前解重复“产生新解→计算目标函数差一接受或舍弃”的迭代，并逐步减小T值，算法终止时的当前解即为所得近似最11.2.2 MATLAB求解1.TSP算法流程根据以上对TSP的算法描述，可以写出用模拟退火算法解TSP问题的流程图11-2-1所示：2.加载数据文件52座城市的坐标数据文件li11

matlab模拟退火算法

%Rastrigr 函数y = x.*sin(10*x*pi) + 2; %主程序clc clear %模拟退火算法开发%步骤%输入：温度T、退火控制参数k、初始点x0 %输出：最优的自变量值、最大/最小值%(1)给定初始值YMIN= -5; %搜索变量y最⼩值%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%冷却表参数%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% L = 100; %马可夫链长度K = 0.99; %衰减参数S = 0.02; %步长

matlab 模拟退火

˙ω˙ 这个函数的最小值直接观察就能看出来在x=y=0处，或者用fminunc也可以求解：x=fminunc(@(x)sin(x(1)*x(2))+x(1)^2+x(2)^2,[0 0])当然，用模拟退火算法也很简单，换('最⼩值在点：); BestX BestY disp( '最⼩值为：); func2(BestX, BestY) plot(trace(2:end)) xlabel('迭代次数') ylabel('⽬标函数值') title('适应度进化曲