使用Matlab实现模拟退火算法求解函数极值问题
模拟退火算法（Simulated Annealing）是一种启发式优化算法，常用于求解函数的极值问题。该算法的灵感来源于固体退火过程中的原子运动规律，通过模拟物质的退火过程来搜索最优解。在本文中，我们将使用Matlab编写代码来实现模拟退火算法，并求解函数的极值问题。
首先，让我们定义需要求解极值的目标函数。在这个例子中，我们将考虑一个简单的一元函数，即f(x) = x^2 - 4x + 4。我们的目标是找到函数f(x)的最小值。
接下来，我们将编写Matlab代码来实现模拟退火算法。代码主要分为以下几个步骤：
- 初始化参数：设定初始温度（T）、终止温度（T_min）、温度衰减率（alpha）以及初始解（x）。
T = 100; % 初始温度
T_min = 1e-8; % 终止温度
alpha = 0.95
