模拟退火算法的MATLAB代码-MATLAB_SimulatedAnnealing_Optimizer：包含示例代码，用于实现模拟退火算法。

简介：
模拟神经算法MATLAB代码MATLAB_SimulatedAnnealing_Optimizer示例代码：利用模拟退火算法来优化凹凸函数的参数，该代码最初是在2015年12月为UTIAS的AER501（高级结构力学）作业开发的。该程序包含五个脚本，这些脚本通过应用模拟退火算法，确定二维凹凸函数的最小值。模拟退火算法有效地模拟了金属的冷却过程，因为它表现出收敛行为，因此可调参数包括模型“温度”、等效冷却速率(c)以及扰动幅度(epsilon)。用户可以提供设计变量(x)的初始估算值，并调整与温度相关的各种参数，从而找到优化方案的最优组合。main.m函数负责初始化所有必要的变量并启动整个流程。SA.m函数则包含了模拟退火算法的核心逻辑，它接收设计变量进行猜测、修改和分析。move.m函数负责对设计变量进行微小的扰动（扰动的幅度由用户可控）。objfcn.m函数定义了二维凹凸函数的参数化表达方式，其输入为设计向量schedule.m则用于控制算法运行的速率，该函数模仿了金属冷却过程。需要注意的是，我曾为AER501任务编写此代码，后来又将其应用于我在P&WC的项目工作中，该项目实质上旨在确定参数以适应威布尔分布。