matlab退火工具箱

⑴ 谁能给我举一个模拟退火算法MATLAB源代码的简单例子

clear
clc
a = 0.95
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(rand.*num);
sol_new(1,tmp)=~sol_new(1,tmp);

%检查是否满足约束
while 1
q=(sol_new*d <= 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_new*k;
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=t.*a;
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)

⑵ matlab优化工具箱模拟退火法怎么用

从提示看，目标函数写法不正确，一、变量x1,x2,等等，要写成：x(1),x(2),....
二、初始值个数，要与变量数相同，有几个x(1),x(2),...,x(5),就要有几个，如5个初始值，而你只写2个，就不对了。

⑶ MATLAB最优化工具箱的模拟退火算法，怎么把自变量设置为整数变量

Matlab嵌入的模拟退火算法 版本 2010 还不能求解 整数变量优化问题，不确定更高版本是否可以求解。

⑷ matlab全局优化与局部优化

在实际的工作和生活过程中，优化问题无处不在，比如资源如何分配效益最高，拟合问题，最小最大值问题等等。优化问题一般分为局部最优和全局最优，局部最优，就是在函数值空间的一个有限区域内寻找最小值；而全局最优，是在函数值空间整个区域寻找最小值问题。

matlab中的提供的传统优化工具箱（Optimization Tool），能实现局部最优，但要得全局最优，则要用全局最优化算法（Global Optimization Tool），主要包括：
GlobalSearch 全局搜索和 MultiStart 多起点方法产生若干起始点，然后它们用局部求解器去找到起始点吸引盆处的最优点。

ga 遗传算法用一组起始点（称为种群），通过迭代从种群中产生更好的点，只要初始种群覆盖几个盆，GA就能检查几个盆。

simulannealbnd 模拟退火完成一个随机搜索，通常，模拟退火算法接受一个点，只要这个点比前面那个好，它也偶而接受一个比较糟的点，目的是转向不同的盆。

patternsearch 模式搜索算法在接受一个点之前要看看其附近的一组点。假如附近的某些点属于不同的盆，模式搜索算法本质上时同时搜索若干个盆。

下面我就一些具体例子，来说明各种优化方法：

可以看出，初值x0不同，得到的结果截然不同，这说明这种求解器，能寻找局部最优，但不一定是全局最优，在起点为8时，取得全局最优。
我们换一种求解器：fminbound,这种求解器不需要给点初值。

因此全局最优的方法能够获取全局最优。

结果：最小二乘拟合结果误差较大

可以看出全局优化结果较好，误差较小。
这种算法的运行时间：Elapsed time is 6.139324 seconds.
使用并行计算的方式解决

结果：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，运行时间减少，提高了效率。

这种方法只能寻找局部最优。
现在用全局优化算法：

⑸ matlab的模拟退火工具箱怎么打开

1、在命令窗口中输入，

>> optimtool %打开模拟退火工具箱

2、在solver选择框中，选择simulannealbnd

3、在目标函数栏输专入@simple

4、在初值属栏输入[0.5 0.5]

5、在Lower栏输入[-64 -64]，Upper栏输入[64 64]

6、点击start，运行

7、结果如下

⑹ MATLAB的cftool工具箱

命令窗口 cftool
查看所有的工具箱 1进入安装目录下的toolbox 查看
2.就是上面这个老兄说的，看看左下角 “start”