基于模拟退火算法的蛋白质能量最小化

matlab模拟退火算法的通用代码，适合各类线性规划问题的求解

模拟退火算法也是数学建模最优化理论里的经典算法

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模拟退火(simulated annealing)算法是局部搜索算法的扩展，它不同于局部搜索之处是以 一定的概率选择邻域中费用值大的状态。从理论上来说，它是一个全局最优算法。模拟退火 算法最早的思想由

如何使用Matlab实现模拟退火算法。首先详细介绍了模拟退火算法的基本原理和流程，然后给出了Matlab代码的详细说明和实现步骤。代码实现中包括模拟参数的设置，目标函数的定义和求解过程。最后讨论了模拟

利用matlab编写的模拟退火算法程序，在运行和调试方面都表现良好。该程序可以应用于求解各种优化问题，如TSP等。同时，本文还介绍了模拟退火算法的原理及其在优化领域的应用。如果你对模拟退火算法感兴趣，

模拟退火算法来源于固体退火原理，是一种基于概率的算法，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时

从机理上分析了采用概率接受准则的重要性，认为按照该准则可以使模型跳出局部极小值，避免了落入局部极小点的可能，然后在退火计划的控制下模拟退火算法，最终可以找到最优解；深入分析了算法的退火计划和模型扰动，

该程序为用模拟退火算法求解函数最小值的程序,,并且在程序中附加了模拟退火算法的基本原理。