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模拟退火源码
- 模拟退火算法 模拟退火算法(Simulated Annealing,简称SA算法)是模拟加热熔化的金属的退火过程，来寻找全局最优解的有效方法之一。 模拟退火的基本思想和步骤如下： 设S＝{s1,s2,…,sn}为所有可能的状态所构成的集合， f：S—R为非负代价函数，即优化问题抽象如下： 寻找s*∈S，使得f(s*)＝min f(si) 任意si∈S （1）给定一较高初始温度T，随机产生初始状态S （2）按一定方式，对当前状态作随机扰动，产生一个新的状态S’ S’＝S＋sign(η).δ 其中δ
模拟退火c++的算法程序
- 模拟退火c++的算法程序，广泛应用于最优化、运筹学、人工智能、遗传算法等领域，具有很好的学习价值-simulated annealing algorithm procedures, the most widely used optimization, operations research, artificial intelligence, genetic algorithms and other areas of learning is very good value
Matlab+VC模拟退火算法
- 此文件为模理退火的matlab源代码,适合参加数学建模的同学使用
模拟退火算法实现旅行商算法
- 采用的是康力山等人确定的实验参数。 对于n个城市的旅行商问题，其参数如下： 初始温度：t0=280, 每一个温度下采用固定的迭代次数L=100n, 温度的衰减系数alpha=0.92 算法停止的准则是当相邻两个温度得到的解变化很小时算法停止。-used the Stanozolol Hill were determined by the experimental parameters. N cities for the traveling salesman problem, the para
遗传退火进化算法（附源码）
- 对Matlab中的遗传算法工具箱进行改进而得到的遗传退火进化算法。可用于一般的最优化问题，求解无约束的或带有线性约束的连续函数的全局最小值。 首先对传统的遗传算法和模拟退火算法进行改进，然后将模拟退火算法引入了遗传算法，结合两种算法的优点，得到一种新的遗传退火进化算法。它不但实现了遗传算法的全局搜索能力与模拟退火算法的局部搜索能力的结合，同时可使改进后的模拟退火算法能够充分利用遗传算法所得的全局信息。经验证，改算法能使遗传算法避免产生早熟收敛，增强了算法的全局收敛性，而且加快了算法的收敛速
包括蚁群，模拟退火，遗传，神经网络，禁忌搜索等智能优化算法对TSP问题的解决
- 包括蚁群，模拟退火，遗传，神经网络，禁忌搜索等智能优化算法对TSP问题的解决，matlab程序。
蚁群算法
- 蚁群算法/ 蚁群算法/Matlab中文论坛--助努力的人完成毕业设计.url 蚁群算法/一种快速求解旅行商问题的蚁群算法.pdf 蚁群算法/使用帮助：新手必看.htm 蚁群算法/基于改进蚁群算法对最短路径问题的分析与仿真.pdf 蚁群算法/基于改进蚁群算法的出租车路径规划算法.pdf 蚁群算法/基于改进蚁群算法的最短路径问题研究.pdf 蚁群算法/基于蚁群算法的公交路线走向模型及其求解.pdf 蚁群算法/基于蚁群算法的完全遍历路径规划研究.PDF 蚁群算法/用蚂蚁算法和模拟退火
PSO_B_SA
- 基于模拟退火的粒子群优化算法,示例程序，用于求解复杂函数的极值问题（源程序中的示例函数为Camel，Rastrigrin，Ackley）-PSO_A Alogrithm ,Hybrid particle swarm-based-simulated annealing optimization algorithm
matlab_tools
- MALAB程序，包括顶点覆盖近似算法,哈密尔顿回路,画等温线,模拟退火应用,生成全排列矩阵,最小生成树Prim算法,最短路径等-MALAB procedures, including vertex cover approximation algorithm, Hamilton circuit, painting isotherms, simulated annealing applications, to generate full-rank matrix, Prim minimum spann
30个智能算法模型
- 1-8遗传算法，9 多目标Pareto最优解搜索算法，10 基于多目标Pareto的二维背包搜索算法，11-12免疫算法，13-17粒子群算法，18鱼群算法，19-21模拟退火算法，22-24蚁群算法，25-27神经网络，28 支持向量机的分类，29 支持向量机的回归拟合，30 极限学习机的回归拟合及分类(1-8 genetic algorithm, 9 multi-objective Pareto optimal solution search algorithm, 10 multi-obje
ISP
- 独立集是指图 G 中两两互不相邻的顶点构成的集合。任意有关图中团的性质都能很自然的转述成独立集的性质。一般而言，寻找图的最大团是 NP 困难的，从而寻找图的最大独立集也是 NP 困难的。用模拟退火算法找出图的最大独立集。(Independent set is a set of vertices in graph G that are not adjacent to each other. The properties of cliques in any graph can be naturall
simulate
- 利用有记忆的模拟退火算法求解非线性整数规划问题，在考虑到购物要求、分布均衡要求、经济效益、潜在利益、就业效益的情况下如何在北京奥运会主场馆周边地区建设商业点，满足奥运会期间的购物需求、分布基本均衡和商业上盈利。(The memory simulated annealing algorithm is used to solve the non-linear integer programming problem. Considering the shopping requirements, dis
PDPTW
- 采用模拟退火与遗传算法相结合的混合算法解决带时间窗的取送货问题(A hybrid algorithm based on simulated annealing and genetic algorithm is used to solve the delivery and pick-up problem with time windows.)
模拟退火蝙蝠萤火虫
- 可以通过以上三种算法进行参数的优化，剑桥大学编著(These three algorithms can be used to optimize the parameters. Edited by Cambridge University.)
Mariana
- 使用模拟退火算法进行SVM超参数优化，NASA 开源软件。(Mariana is an algorithm that efficiently optimizes the hyperparameters for Support Vector Machines for regression and classification. It currently uses Simulated Annealing for optimization but can be extended to use a va
（模拟退火法-韩甘特图）ypap107-parallel-machine-scheduling
- （模拟退火法-韩甘特图）ypap107-parallel-machine-scheduling，模拟退火算法求解并行车间调度问题程序，可运行出结果，结果可行有效（matlab编程实现）
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- 用于求解带时间窗的多车场的配送路径优化问题，即vrp问题，算法是基于模拟退火算法和遗传算法的混合算法(The algorithm is a hybrid algorithm based on simulated annealing algorithm and genetic algorithm, which is used to solve the distribution path optimization problem of multi depot with time window)
粒子群算法
- 粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法(Particle Swarm Optimization)，缩写为 PSO， 是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等 开发的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的"交叉"(Crossover) 和"
模拟退火
- 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，最后在常温时达到基态，内能减为最小。
遗传模拟退火
- 遗传模拟退火算法，包括遗传算法及加入退火优化，退火算法可以跳出局部最优解。