搜索资源列表
模拟退火程序
- 以一个简单的例子说明模拟退火算法的思想。 模拟退火法求函数f(x,y) = 5sin(xy) + x^2 + y^2的最小值，对理解模拟退火算法是一个很好的程序示例。-to a simple example illustrates the simulated annealing algorithm thinking. Simulated Annealing for the function f (x, y) = 5sin (xy) x ^ 2 y ^ 2 minimum, the right u
模拟退火算法、遗传算法求解TSP修改版2
- 模拟退火法，最新的源代码，可以解压缩后直接使用，非常方便，很适用的-simulated annealing method, the latest source code can be extracted directly after use, very convenient, very applicable
模拟退火
- 本程序用模拟退火算法实现了旅行商问题（tsp问题）-the procedures used simulated annealing algorithm to achieve the traveling salesman problem (tsp)
matlab模拟退火
- 模拟退火算法是为了避免求解最优化出现局部极值的问题而提出的算法，保证最终的结果是全局最优的，该matlab源程序能在matlab环境中实现-simulated annealing method is the best solution in order to avoid a partial optimization of extreme concern raised by the algorithm to ensure that the final result is that the glob
模拟退火例子1
- 模拟退火算法来源于固体退火原理，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。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对
模拟退火例子2
- 模拟退火算法来源于固体退火原理，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。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对
模拟退火例子3
- 模拟退火算法来源于固体退火原理，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。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对
基于模拟退火算法的halilton路径算法
- 哈密尔顿路径问题是个经典的NP问题，本程序 采用模拟退火技术实现了该问题-Hamilton routing problem is a classic NP problem, the procedures used simulated annealing technology of the problem
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
- 模拟退火算法的资料-simulated annealing algorithm information
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
以K－均值聚类结果为初始解的模拟退火聚类
- 由于K－均值聚类算法局部最优的特点，而模拟退火算法理论上具有全局最优的特点。因此，用模拟退火算法对聚类进行了改进。20组聚类仿真表明，平均每次对K结果值改进8次左右，效果显著。下一步工作：实际上在高温区随机生成邻域是个组合爆炸问题（见本人上载软件‘k－均值聚类算法’所述），高温跳出局部解的概率几乎为0，因此正考虑采用凸包约束进行模拟聚类，相关工作正在进行。很快将奉献给各位朋友。-as K-means clustering algorithm for optimal local character
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
著名的模拟退火算法
- A Software package to do simulated annealing. This package contains the source code in C++, C and Ada. New improved package!
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
muonituihuo
- 在matlab环境下用人工智能算法--模拟退火算法求函数极植的matlab程序-In the matlab environment using artificial intelligence algorithms- simulated annealing algorithm for function very replanting program matlab
遗传模拟退火算法求解TSP问题matlab代码
- 解决车辆路径问题，改进的模拟退火和遗传算法，全面详细，适用于解决VRP问题和物流车辆规划(To solve the vehicle routing problem, the improved simulated annealing and genetic algorithm, comprehensive and detailed, suitable for solving VRP problems and logistics vehicle planning)
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 多约束
- 求解多车型，多约束情况下的模拟退火算法求取最短路径，有文档说明，程序有解释。