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MATLAB-模拟退火算法

      模拟退火算法的基本思想是从一给定解开始，从邻域中随机产生另一个解，接受metopolis准则允许目标函数在有限范围内变坏，它由一控制参数 t 决定，其作用类似于物理过程中的温度T，对于控制参数的每一取值，算法持续进行“产生-判断-接受或舍去”的迭代过程，对应着固体在某一恒定温度下的趋于热平衡的过程，当控制参数逐渐减小并趋于0时，系统越来越趋于平衡态，最后系统状态对应于优化问题的全局最优解，该过程也称为冷却问题，由于固体退火必须缓慢降温，才能使固体在每一温度下都达到热平衡，最终趋于平衡状态，因此控制参数，t 经缓慢衰减，才能确保模拟退火算法最终优化问题的整体最优解。

      算法具体步骤

    （1）给定模型每一个参数变化范围，在这个范围内随机选择一个初始模型m_{0}，并计算相应的目标函数值 E(m_{0})。

    （2）对当前模型进行扰动产生一个新模型 m , 计算相应的目标函数值

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