基于MATLAB的模拟退火算法实现及其工程应用文献综述

模拟退火算法作为一种元启发式优化算法，在解决复杂工程问题方面展现出巨大潜力。

本综述首先介绍了模拟退火算法的基本概念、原理和流程，以及MATLAB软件的特点和应用领域。

接着，对模拟退火算法的研究现状进行深入分析，从算法改进、参数优化、应用领域扩展等方面总结了近年来国内外学者的研究成果。

重点探讨了模拟退火算法在函数优化、旅行商问题、路径规划、资源分配等工程领域的应用，并通过具体案例分析了算法的有效性和局限性。

最后，对模拟退火算法未来的研究方向进行了展望，指出算法的混合化、并行化、智能化将成为未来研究的热点。

关键词：模拟退火算法；MATLAB；工程应用；优化算法；元启发式算法

随着科学技术的不断发展和社会需求的日益增长，各种工程问题层出不穷，这些问题往往具有高度非线性、多目标、约束复杂等特点，传统的优化算法难以满足求解要求。

为了克服传统算法的局限性，近年来涌现出许多新型优化算法，其中模拟退火算法（SimulatedAnnealingAlgorithm，SAA）作为一种全局优化算法，受到学者们的广泛关注和研究。

模拟退火算法的灵感来源于固体退火原理，通过模拟固体物质在加热后逐渐冷却的过程，以概率的方式跳出局部最优解，最终逼近全局最优解。

该算法具有以下优点：
全局搜索能力强：能够以一定的概率接受劣解，有效避免陷入局部最优；参数设置简单：算法参数较少，易于理解和实现；应用范围广泛：可应用于函数优化、组合优化、工程设计等众多领域。