模拟退火算法MATLAB实现
项目概述
本仓库提供了名为MATLAB_SimulatedAnnealing_Optimizer的资源，专门用于通过模拟退火算法来优化二维函数的凹凸问题。该代码套件源自2015年12月为UTIAS（多伦多大学航空航天研究所）的AER501课程（高级结构力学）所开发，后又被应用于实际工程案例，特别是在普惠加拿大公司(P&WC)项目中，用于通过调整参数来拟合威布尔分布。
主要组件
- main.m：项目的入口点，负责初始化重要变量和整个优化流程的调度。
- SA.m：包含了核心的模拟退火算法逻辑，接受初始猜测并执行迭代搜索，寻找最优解。
- move.m：对设计变量进行微小扰动的关键函数，允许用户调整扰动幅度。
- objfcn.m：定义了需要被优化的目标函数，即所述的二维凹凸函数。
- schedule.m：管理算法迭代过程中的”冷却计划”，决定了搜索空间探索的效率和深度。
功能特点
- 灵活性：允许用户自定义设计变量的初始估计值以及温度衰减率和扰动大小等关键参数。
- 模拟退火机制：通过模拟物理退火过程中的温度变化，实现全局搜索与局部收敛的平衡，有效避免局部极小值陷阱。
- 广泛适用性：虽然原始应用于学术作业，但其通用性使其能够适用于多种优化场景，尤其是在处理复杂非线性或有多个局部最小值的问题时。
使用说明
- 环境需求：确保您拥有MATLAB环境。
- 启动优化：直接运行
main.m脚本，根据提示或直接修改脚本内的初始化参数。 - 参数调整：根据优化目标调整各脚本内提供的参数，以优化求解效果。
注意事项
本代码旨在教育和研究目的，对于特定应用可能需要进一步的定制和验证。用户需具备一定的MATLAB编程知识和优化理论基础，以充分利用此资源。
通过深入理解并适当调整提供的模组，用户能够在各种优化问题上应用这一强大算法，无论是学术探索还是工业应用。希望这份资源能成为你在解决复杂优化挑战道路上的一个有力工具。