第21讲MATLAB源程序.zip

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第21讲MATLAB源程序.zip
clc clear all opt_minmax=1; %目标优化类型：1最大化、-1最小化 sub=-10; %变量取值下限 up=10; %变量取值上限 delt=(up-sub)/5; yita=0.99; trace=[]; %模拟退火迭代性能跟踪器 k_total=3000; %迭代总次数 [tx,ty]=meshgrid(sub:.1:up); tz=fun_mutv(tx,ty); T=max(max(tz))-min(min(tz)); %模拟温度初始化 mesh(tx,ty,tz) xlabel('x') ylabel('y') zlabel('z') title('多元函数优化结果') hold on x0=[sub+(up-sub)*rand,sub+(up-sub)*rand]; f0=fun_mutv(x0(1),x0(2)); %随机产生初始点 k=0; plot3(x0(1),x0(2),f0,'ko','linewidth',2) %在函数图像上标出初始点位置 while k<k_total x1=[x0(1)+(2*rand-1)*delt,x0(2)+(2*rand-1)*delt]; x1=[min(x1(1),up),min(x1(2),up)]; x1=[max(x1(1),sub),max(x1(2),sub)]; %在当前点附近随机产生下一个迭代点位置，并保证在所考查区域内 f1=fun_mutv(x1(1),x1(2)); if opt_minmax*f1>opt_minmax*f0 %迭代点优于当前点，接受迭代结果并设置为当前点 x0=x1; f0=f1; elseif rand<exp(opt_minmax*(f1-f0)/T) %迭代点劣于当前点，以boltzmann概率接受迭代结果并设置为当前点 x0=x1; f0=f1; end T=yita*T; %以缓慢速度衰减温度T k=k+1; trace=[trace;f0]; %跟踪模拟退火的迭代优化过程 [x0,f0] end plot3(x0(1),x0(2),f0,'k*','linewidth',2) figure plot(trace(:),'r-*') hold on xlabel('迭代次数') ylabel('目标函数优化情况') title('多元函数优化过程')
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