我要用matlab模拟退火算法工具箱计算一个带有约束的二元函数的最小值
模拟退火算法的简介 模拟退火算法(Simulated Annealing，SA)最早的思想是由N.Metropolis 等人于1953年提出。1983 年，S.Kirkpatrick 等成功地将退火思想引入到组合优化领域。它是基于Monte-Carlo迭代求解策略的一种随机寻优算法，其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。模拟退火算法从某一较高初温出发，伴随温度参数的不断下降，结合概率突跳特性在解空间中随机寻找目标函数的全局最优解，即在局部最优解能概率性地跳出并最终趋于全局最优。模拟退火算法是一种通用的优化算法，理论上算法具有概率的全局优化性能，目前已在工程中得到了广泛应用，诸如VLSI、生产调度、控制工程、机器学习、神经网络、信号处理等领域。模拟退火算法是通过赋予搜索过程一种时变且最终趋于零的概率突跳性，从而可有效避免陷入局部极小并最终趋于全局最优的串行结构的优化算法。
matlab用模拟退火法求函数f(x，y)=sin(xy)+x^2+y^2的最小值。 能解释一下为什么要用模拟退火法吗？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，换一下函数即可：x=simulannealbnd(@(x)sin(x(1)*x(2))+x(1)^2+x(2)^2，[0 0])
遗传算法、粒子群、模拟退火相比于普通的蒙特卡洛算法有什么优势？他们相互的优缺点都是什么？ 他们有类似之处，但差别也不小。蒙特卡洛算法是数值计算方法，原理是利用随机数来解决计算问题。与它对应的是确定性算法。也就是说该种算法属于随机算法，得到的解是近似解。
模拟退火算法的模拟退火算法的原理 模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e(-ΔE/(kT))，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对当前解重复“产生新解→计算目标函数差→接受或舍弃”的迭代，并逐步衰减t值，算法终止时的当前解即为所得近似最优解，这是基于蒙特卡罗迭代求解法的一种启发式随机搜索过程。退火过程由冷却进度表(Cooling Schedule)控制，包括控制参数的初值t及其衰减因子Δt、每个t值时的迭代次数L和停止条件S。1模拟退火算法可以分解为解空间、目标函数和初始解三部分。2模拟退火的基本思想：(1)初始化：初始温度T(充分大)，初始解状态S(是算法迭代的起点)，每个T值的迭代次数L(2)对k=1，…，L做第(3)至第6步：(3)产生新解S′(4)计算增量Δt′=C(S′)-C(S)，其中C(S)为评价函数。
模拟退火法[1，] 模拟退火算法最早在1953年由 Metropolis等人提出。在地球物理中的最早应用是Rothman在1983年利用模拟退火算法处理地震资料的剩余静校正。模拟退火法也是类似于蒙特卡洛法的随机搜索方法。但是在产生模型的过程中引入一些规则，能有效地加快搜索速度，有时又称这类方法为启发式蒙特卡洛法。模拟退火法概念源于统计物理学，是模拟固体熔化状态逐渐缓慢冷却最终达到能量最小的结晶状态的物理过程。对于一个熔化的金属，当处于某个温度的热平衡状态时，它的每一个分子都有它可能所处的状态，有些分子可能能量高一些，有些分子可能能量低一些，分子处于何种状态的概率由分子所具有的能量决定。设分子所有可能的能级总数为n(微观粒子的能量都是量子化的，不连续的)，则分子处于某种状态的概率满足玻尔兹曼概率分布：地球物理反演教程其中：Ei为第i个分子的能量；K为玻尔兹曼常数；T为绝对温度；n为分子所有可能的能级总数，分母称为配分因子；pi为第i个分子处于能量Ei的概率。如果把地球物理反演的模型向量看作分子，把目标函数看作分子的能量，把目标函数的极小值看成分子冷却结晶的最小能量，反演问题(最优化问题)可以模拟式(8.11)金属退火的过程，通过缓慢地减小温度进行。
模拟退火和遗传算法都可以解决什么问题啊 模拟退火算法和遗传算法，包括禁忌搜索算法，蚁群算法等都可以用来求解优化问题。这些算法的一个特点是虽然对于一些复杂问题，比如说DP难题，可能不好找到最优解（理论上。
一元函数模拟退火算法 matlab程序function hhclc；clear；x=-1：0.01：2；fx=x.*sin(10*pi*x)+2.0；plot(x，fx)xx=fzero(@myfun，1.9)fmax=xx.*sin(10*pi*xx)+2.0function fx1=myfun(x)fx1=sin(10*pi*x)+10*x*cos(10*pi*x)*pi；f(x)的导数结果：xx=1.8505fmax=3.8503
模拟退火算法求最大值时的接受准则？ 这个地方依然是（fj-fi）。由指数函数的值EXP（x），就可以看出：当x>；0时，EXP（x）>；1；当x=0时，EXP（x）=1；当x时，EXP（x）；不管是求极大值还是求极小值，较优的解直接接受，次优的以小于1但接近于1的概率接受，这样的话，只要次优的接受概率EXP（x），那么表达式就是正确的，也就是说始终保证此x即求大值时，应为（fj-fi）；求小值时，应为（fi-fj）。
以下内容为转载，我个人不会做这个问题，希望下面的例子可以帮助到你。1.模拟退火算法的模型 模拟退火算法可以分解为解空间、目标函数和初始解三部分。。
