重现结果
由于模拟退火算法是随机的（即它会做出随机选择），因此每次运行时都会得到略有不同的结果。该算法使用默认的 MATLAB® 伪随机数流。有关随机数流的更多信息，请参阅 RandStream。每次算法调用流时，其状态都会发生变化。因此，下次算法调用流时，流将返回不同的随机数。
如果您需要准确地重现结果，请使用 simulannealbnd 参量调用 output。output 结构体包含 output.rngstate 字段中的当前随机数生成器状态。再次运行该函数之前重置状态。
例如，要重现应用于 De Jong 的第五个函数（运行此示例时可用）的 simulannealbnd 的输出，请使用以下语法调用 simulannealbnd
rng(10,'twister') % For reproducibility [x,fval,exitflag,output] = simulannealbnd(@dejong5fcn,[0 0]);
simulannealbnd stopped because the change in best function value is less than options.FunctionTolerance.
检查 x 和 fval 输出。
x,fval
x = 1×2
-16.1292 -15.8214
fval = 6.9034
随机数生成器的状态 rngstate 存储在 output.rngstate 中。按如下方式重置流。
stream = RandStream.getGlobalStream; stream.State = output.rngstate.State;
再次运行 simulannealbnd，您会得到相同的结果。
[x,fval,exitflag,output] = simulannealbnd(@dejong5fcn,[0 0]);
simulannealbnd stopped because the change in best function value is less than options.FunctionTolerance.
x,fval
x = 1×2
-16.1292 -15.8214
fval = 6.9034
如果您再次运行 simulannealbnd 而不重置随机数流，结果会发生变化。
[x,fval,exitflag,output] = simulannealbnd(@dejong5fcn,[0 0]);
simulannealbnd stopped because the change in best function value is less than options.FunctionTolerance.
x,fval
x = 1×2
0 0
fval = 12.6705
注意：如果您不需要重现您的结果，最好不要设置 RandStream 的状态，这样您就可以从这些算法中的随机性中受益。
