用人工智能算法--模拟退火算法求函数极植

资 源 简 介

在matlab环境下用人工智能算法--模拟退火算法求函数极植的matlab程序

详 情 说 明

在Matlab环境下，可以使用人工智能算法之一的模拟退火算法来求解函数的极值。模拟退火算法是一种基于概率的全局优化算法，通过模拟退火的过程来寻找最优解。以下是一个用Matlab编写的求解函数极值的模拟退火算法程序示例：

```matlab

% 设置初始参数

T0 = 100; % 初始温度

Tf = 1; % 最低温度

alpha = 0.95; % 降温系数

iter = 1000; % 迭代次数

% 初始化当前解和最优解

x = rand(); % 当前解

best_x = x; % 最优解

% 迭代计算

for i = 1:iter

% 生成新解

new_x = x + randn() * T0;

% 计算两个解的差值

delta = abs(new_x - x);

% 判断是否接受新解

if delta < T0

x = new_x;

else

p = exp(-delta / T0);

if rand() < p

x = new_x;

end

end

% 更新最优解

if f(x) < f(best_x)

best_x = x;

end

% 降温

T0 = T0 * alpha;

% 判断是否达到最低温度

if T0 < Tf

break;

end

end

% 输出最优解

disp("最优解为：" + best_x);

% 定义待求解的函数

function y = f(x)

y = x^2; % 示例函数，可根据实际需求进行修改

end

```

通过运行以上程序，您可以在Matlab环境下使用模拟退火算法来求解函数的极值。