MATLAB 아 날로 그 어 닐 링 알고리즘 템 플 릿

국전 출전 을 위해 요 며칠 모 의 어 닐 링 알고리즘 을 배 워 서 틀 로 삼 아 국전 을 편리 하 게 할 때 사용 하도록 정리 했다.
아 날로 그 소 둔 은 최 적 화 된 문 제 를 처리 하 는 데 사용 되 며 목표 함수 가 최소 치 를 얻 었 을 때 결정 변수의 값 을 구 할 수 있 습 니 다.
프로그램 을 작성 할 때 구체 적 인 문제 에 따라 알고리즘 을 설계 해 야 합 니 다. 알고리즘 은 다음 과 같 습 니 다.
(1) 공간 풀기 (초기 풀기)
(2) 목표 함수
(3) 새로운 해석 의 생 성          ① 2 변환 법
          ② 3 변환 법
(4) 대가 함수 차
(5) 준칙 을 받아들인다
(6) 온도 가 내려가다
(7) 종료 조건
다음 MATLAB 프로그램 은 비 선형 계획 을 푸 는 데 사 용 됩 니 다.

min f(x)=x1^2+x2^2+8

st.

x1^2-x2>=0

-x1-x2^2+2=0

x1,x2>=0

MATLAB 코드:

clear
clc

%     
sol_new2=1;%（1）   （   ）
sol_new1=2-sol_new2^2;
sol_current1 = sol_new1; 
sol_best1 = sol_new1;
sol_current2 = sol_new2; 
sol_best2 = sol_new2;
E_current = inf;
E_best = inf;

rand('state',sum(clock)); %         
t=90; %    
tf=89.9; %    
a = 0.99; %      

while t>=tf%（7）    
    for r=1:1000 %    
        
        %      （3）     
        sol_new2=sol_new2+rand*0.2;
        sol_new1=2-sol_new2^2;
        
        %        
        if sol_new1^2-sol_new2>=0 && -sol_new1-sol_new2^2+2==0 && sol_new1>=0 &&sol_new2>=0
        else
            sol_new2=rand*2;
            sol_new1=2-sol_new2^2;
            continue;
        end
        
        %    
        E_new=sol_new1^2+sol_new2^2+8;%（2）    
        if E_new

실행 결과:

    ：
    1.0038

    0.9981

           ：
   10.0038

사수 규 의 알고리즘 은 모두 아 날로 그 소 둔 을 이용 하여 TSP 문 제 를 해결 하 는 MATLAB 알고리즘 을 제시 했다.

clc,clear
load sj.txt %    100       ，                  sj.txt  
x=sj(:,1:2:8);x=x(:);
y=sj(:,2:2:8);y=y(:);
sj=[x y];
d1=[70,40];
sj=[d1;sj;d1];
sj=sj*pi/180;
%    d
d=zeros(102);
for i=1:101
    for j=i+1:102
        temp=cos(sj(i,1)-sj(j,1))*cos(sj(i,2))*cos(sj(j,2))+sin(sj(i,2))*sin(sj(j,2));
        d(i,j)=6370*acos(temp);
    end
end
d=d+d';
S0=[];Sum=inf;
rand('state',sum(clock));
for j=1:1000
    S=[1 1+randperm(100),102];
    temp=0;
    for i=1:101
        temp=temp+d(S(i),S(i+1));
    end
    if temprand(1)
        S0=[S0(1:c1-1),S0(c2:-1:c1),S0(c2+1:102)];
        Sum=Sum+df;
    end
    T=T*at;
    if T