谁能给我举一个模拟退火算法MATLAB源代码的简单例子

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clc

a = 095

k = [5;10;13;4;3;11;13;10;8;16;7;4];

k = -k; % 模拟退火算法是求解最小值，故取负数

d = [2;5;18;3;2;5;10;4;11;7;14;6];

restriction = 46;

num = 12;

sol_new = ones(1,num); % 生成初始解

E_current = inf;E_best = inf;

% E_current是当前解对应的目标函数值（即背包中物品总价值）；

% E_new是新解的目标函数值；

% E_best是最优解的

sol_current = sol_new; sol_best = sol_new;

t0=97; tf=3; t=t0;

p=1;

while t>=tf

for r=1:100

%产生随机扰动

tmp=ceil(randnum);

sol_new(1,tmp)=~sol_new(1,tmp);

%检查是否满足约束

while 1

q=(sol_newd <= restriction);

if ~q

p=~p; %实现交错着逆转头尾的第一个1

tmp=find(sol_new==1);

if p

sol_new(1,tmp)=0;

else

sol_new(1,tmp(end))=0;

end

else

break

end

end

% 计算背包中的物品价值

E_new=sol_newk;

if E_new<E_current

E_current=E_new;

sol_current=sol_new;

if E_new<E_best

% 把冷却过程中最好的解保存下来

E_best=E_new;

sol_best=sol_new;

end

else

if rand<exp(-(E_new-E_current)/t)

E_current=E_new;

sol_current=sol_new;

else

sol_new=sol_current;

end

end

end

t=ta;

end

disp('最优解为：')

sol_best

disp('物品总价值等于：')

val=-E_best;

disp(val)

disp('背包中物品重量是：')

disp(sol_best d)

基于固体的退火过程。

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。

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。

这个问题有人问过，其实你别想象的太复杂，它的思想搞清楚就好了，他首先是个算法，这个算法的目的是求解，精髓是求最优解，它能使解在迭代过程中跳出局部最优的陷阱，怎么跳出的，是通过接受不好的解，继续迭代，这样就可以从整体上考虑，求出最优解。这是它的精髓，知道这个思想之后，看看程序代码，就可以理解了。希望能帮你。

是不是运行错误的文件了。

程序的入口通常是main函数。

这个文件看起来像是h类型。

直接用VC++运行不可行的原因在于，源程序不是vc++项目，你需要创建项目。

把每个代码对应加入，代码的依赖关系要理清。

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

(5) 若Δt′<0则接受S′作为新的当前解，否则以概率exp(-Δt′/T)接受S′作为新的当前解

(6) 如果满足终止条件则输出当前解作为最优解，结束程序。

终止条件通常取为连续若干个新解都没有被接受时终止算法。

(7) T逐渐减少，且T->0，然后转第2步。

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