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tigongyuanma
- 该文件包共有5个文件 TSP--传统算法---说明TSP的传统算法实践 背包问题----0-1背包问题的传统算法实践 模拟退火算法----模拟退火算法实现TSP问题 我的通讯录----我整理写的个人通讯录 遗传算法----遗传算法解决TSP问题
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- matlab的典型算法（包括神经网络、遗传算法、概率算法、模拟退火算法）
xianjinsuanfa
- ，我们将着重讲述一些数学建模中常用的算法，包括神经网络算法、遗传算法、模拟退火算法和模糊数学方法。用这些算法可以较容易地解决一些很复杂的，常规算法很难解决的问题。
MATLAB智能算法30个案例分析
- 对于各种现今时髦的算法的分析，里面有三十种算法，包含蚂蚁算法，遗传算法，模拟退火等等。(For the analysis of modern algorithms, there are thirty algorithms, including ant algorithm, genetic algorithm, simulated annealing, and so on)
chapter5
- 基于模拟退火算法解决TSP问题，包括源代码和一些主要函数(Based on simulated annealing algorithm to solve the TSP problem, including source code and some major functions)
liziqun
- 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"
智能优化算法资料
- 优化算法有很多，经典算法包括：有线性规划，动态规划等；改进型局部搜索算法包括爬山法，最速下降法等，模拟退火、遗传算法以及禁忌搜索称作指导性搜索法。而神经网络，混沌搜索则属于系统动态演化方法。 梯度为基础的传统优化算法具有较高的计算效率、较强的可靠性、比较成熟等优点，是一类最重要的、应用最广泛的优化算法。但是，传统的最优化方法在应用于复杂、困难的优化问题时有较大的局限性。(There are many optimization algorithms, the classical algori
yichuantuihuo
- 《Matlab智能算法30个案例分析》基于遗传模拟退火算法的聚类算法(Clustering algorithm based on genetic simulated annealing algorithm)
模拟退火，遗传算法，神经网络程序
- 模拟退火，遗传算法，神经网络程序高级算法的简单运用，是有效的计算出最优的方法，相比于暴力搜索，算法简洁，运行时间短(The application of simulated annealing, genetic algorithm and advanced algorithm of neural network program is the best way to calculate effectively. Compared with violent search, the algorithm
RCJBR
- 完全图哈密尔顿圈的遗传模拟退火算法matlab通用源程序拟退火算法解0－1背包问题MATLAB源代码()
粒子群算法源代码
- 改进的粒子群算法，与遗传算法，神经网络，模拟退火等算法相结合(An improved particle swarm optimization algorithm combined with genetic algorithm, neural network, simulated annealing algorithm and so on)
iikdmxk1
- 完全图哈密尔顿圈的遗传模拟退火算法matlab通用源程序拟退火算法解0－1背包问题MATLAB源代码()
13种PSO算法以及课件
- 各算法对应的问题如下： PSO 用基本粒子群算法求解无约束优化问题 YSPSO 用带压缩因子的粒子群算法求解无约束优化问题 LinWPSO 用线性递减权重粒子群优化算法求解无约束优化问题 SAPSO 用自适应权重粒子群优化算法求解无约束优化问题 RandWPSO 用随机权重粒子群优化算法求解无约束优化问题 LnCPSO 用学习因子同步变化的粒子群优化算法求解无约束优化问题 AsyLnCPSO 用学习因子异步变化的粒子群优化算法求解无约束优化问题
Desktop
- 利用智能算法可以求最值，以及利用小波变换可以求功率(Intelligent algorithm seeks the most value and uses wavelet transform to find power.)
智能优化算法及其应用
- 介绍了模拟退火，遗传算法等优化算法、神经网络、混合优化算法等(The optimization algorithms such as simulated annealing, genetic algorithm, neural network and hybrid optimization algorithm are introduced.)
粒子群
- 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“变异”(Mutation) 操
MATLAB_Codes
- 30个matlab智能算法，包括遗传算法，BP神经网络，模拟退火算法.(30 matlab intelligent algorithms, including genetic algorithm, BP neural network, simulated annealing algorithm)
GASA
- 运用模拟退火遗传算法解决路径优化问题，其中已给出中文注释(GASA for VPR.Simulated Annealing Genetic Algorithms (SAGA) is used to solve the problem of path optimization, in which Chinese annotations are given.)
各种算法解决TSP问题
- 禁忌算法、遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等等解决TSP问题。
MATLAB求解VRP
- 遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法求解VRP问题的matlab程序(Matlab program of genetic algorithm, simulated annealing algorithm, tabu search algorithm to solve VRP problem)