matlab退火工具箱

⑴ 誰能給我舉一個模擬退火演算法MATLAB源代碼的簡單例子

clear
clc
a = 0.95
k = [5;10;13;4;3;11;13;10;8;16;7;4];
k = -k; % 模擬退火演算法是求解最小值，故取負數
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是當前解對應的目標函數值（即背包中物品總價值）；
% E_new是新解的目標函數值；
% E_best是最優解的
sol_current = sol_new; sol_best = sol_new;
t0=97; tf=3; t=t0;
p=1;

while t>=tf
for r=1:100
%產生隨機擾動
tmp=ceil(rand.*num);
sol_new(1,tmp)=~sol_new(1,tmp);

%檢查是否滿足約束
while 1
q=(sol_new*d <= restriction);
if ~q
p=~p; %實現交錯著逆轉頭尾的第一個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

% 計算背包中的物品價值
E_new=sol_new*k;
if E_new<E_current
E_current=E_new;
sol_current=sol_new;
if E_new<E_best
% 把冷卻過程中最好的解保存下來
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=t.*a;
end

disp('最優解為：')
sol_best
disp('物品總價值等於：')
val=-E_best;
disp(val)
disp('背包中物品重量是：')
disp(sol_best * d)

⑵ matlab優化工具箱模擬退火法怎麼用

從提示看，目標函數寫法不正確，一、變數x1,x2,等等，要寫成：x(1),x(2),....
二、初始值個數，要與變數數相同，有幾個x(1),x(2),...,x(5),就要有幾個，如5個初始值，而你只寫2個，就不對了。

⑶ MATLAB最優化工具箱的模擬退火演算法，怎麼把自變數設置為整數變數

Matlab嵌入的模擬退火演算法 版本 2010 還不能求解 整數變數優化問題，不確定更高版本是否可以求解。

⑷ matlab全局優化與局部優化

在實際的工作和生活過程中，優化問題無處不在，比如資源如何分配效益最高，擬合問題，最小最大值問題等等。優化問題一般分為局部最優和全局最優，局部最優，就是在函數值空間的一個有限區域內尋找最小值；而全局最優，是在函數值空間整個區域尋找最小值問題。

matlab中的提供的傳統優化工具箱（Optimization Tool），能實現局部最優，但要得全局最優，則要用全局最優化演算法（Global Optimization Tool），主要包括：
GlobalSearch 全局搜索和 MultiStart 多起點方法產生若干起始點，然後它們用局部求解器去找到起始點吸引盆處的最優點。

ga 遺傳演算法用一組起始點（稱為種群），通過迭代從種群中產生更好的點，只要初始種群覆蓋幾個盆，GA就能檢查幾個盆。

simulannealbnd 模擬退火完成一個隨機搜索，通常，模擬退火演算法接受一個點，只要這個點比前面那個好，它也偶而接受一個比較糟的點，目的是轉向不同的盆。

patternsearch 模式搜索演算法在接受一個點之前要看看其附近的一組點。假如附近的某些點屬於不同的盆，模式搜索演算法本質上時同時搜索若干個盆。

下面我就一些具體例子，來說明各種優化方法：

可以看出，初值x0不同，得到的結果截然不同，這說明這種求解器，能尋找局部最優，但不一定是全局最優，在起點為8時，取得全局最優。
我們換一種求解器：fminbound,這種求解器不需要給點初值。

因此全局最優的方法能夠獲取全局最優。

結果：最小二乘擬合結果誤差較大

可以看出全局優化結果較好，誤差較小。
這種演算法的運行時間：Elapsed time is 6.139324 seconds.
使用並行計算的方式解決

結果：14 out of 100 local solver runs converged with a positive local solver exit flag.
Elapsed time is 4.358762 seconds.Sending a stop signal to all the labs ... stopped.可以看出，運行時間減少，提高了效率。

這種方法只能尋找局部最優。
現在用全局優化演算法：

⑸ matlab的模擬退火工具箱怎麼打開

1、在命令窗口中輸入，

>> optimtool %打開模擬退火工具箱

2、在solver選擇框中，選擇simulannealbnd

3、在目標函數欄輸專入@simple

4、在初值屬欄輸入[0.5 0.5]

5、在Lower欄輸入[-64 -64]，Upper欄輸入[64 64]

6、點擊start，運行

7、結果如下

⑹ MATLAB的cftool工具箱

命令窗口 cftool
查看所有的工具箱 1進入安裝目錄下的toolbox 查看
2.就是上面這個老兄說的，看看左下角 「start」