✨探索优化算法的魅力——SA（模拟退火）算法详解🔥

在人工智能与计算优化领域，模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）是一种强大的全局优化技术，尤其适用于解决复杂问题中的局部最优困境。今天，我们来聊聊这款经典的MATLAB实现代码，并通过详细的中文注释帮助大家快速理解其核心逻辑！💻⚙️

首先，在主程序中，我们将设置初始温度、冷却速率以及终止条件等关键参数，这些都直接影响最终结果的精度和效率。接着，进入核心循环部分，每当系统处于当前状态时，模拟退火会随机生成一个新状态，并基于能量差判断是否接受该变化。如果新状态更优，则直接采纳；否则，也会有一定概率保留较差的状态，这正是避免陷入局部最优的关键所在！❄️⚡️

此外，通过可视化工具，我们可以直观观察到算法运行过程中目标函数值的变化趋势，感受从混沌到稳定的过程。无论是科研学习还是工程实践，这份带有详尽注释的MATLAB代码都是不可多得的好帮手！🚀📊

快来一起解锁优化算法的奥秘吧！💬🔍

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