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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
模拟页式虚拟存储管理中缺页中断理想型淘汰算法
- 模拟页式虚拟存储管理中缺页中断理想型淘汰算法1． 随机确定内存大小，页面数，进程的个数，每个进程的页数，给进程分配的页面数。要求计算缺页次数，缺页率，被淘汰的序列。 -mock-page virtual memory management page interruption na ideals out an algorithm. Random determine memory size, number of pages, number of processes, each process p
montecarlonotes
- 蒙特卡罗方法得课件，很详细！ 蒙特卡罗随机模拟方法很不错得，大家快下。-Monte Carlo method in the courseware, very carefully! Monte-Carlo simulation method is pretty good in, we quickly under.
StochasticSimulation
- （随机模拟）Stochastic Simulation（已加注）-(stochastic simulation) Stochastic Simulation (endorsement)
motkaluo
- 蒙特卡罗算法，可以了解和应用。 随机模拟方法-Monte Carlo algorithm, can understand and use. Stochastic Simulation
Genecircus20070919
- 用于基因调控系统的随机模拟，基于Gillespie算法
random
- 蒙特卡洛随机模拟c++程序，并附有相关文档
Stochastic_Simulation
- 很好的随机模拟例题，附有相应的源代码C++程序，值得一看啊！
操作系统进程内存管理模拟
- 有关此程序的功能请见程序中的帮助菜单程序难点1：创建Windows xp中按钮样式解决方法：使用标签控件与形状控件一起形成此样式此方法缺点：由于标签没有TAB事件，所以不能使用键盘控制按钮。此缺点解方法：截取键盘事件，以响应TAB事件（时间有限，没有实现）程序难点2:实时与分时混合应用解决方法：置一FOR循环在TIMER中，先判断并响应时实进程，再置另一当循环在TIMER中，无时实时再执行分时进程。程序难点3：分页式内存管理的调度方式解决方法：具体方法见程序中的注释。程序难点4:基于优先级的调度
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
模拟服务台前的排队现象问题
- 某银行有一个客户办理业务站，在单位时间内随机地有客户到达，设每位客户的业务办理时间是某个范围内的随机值。设只有一个窗口，一位业务人员，要求程序模拟统计在设定时间内，业务人员的总空闲时间和客户的平均等待时间。假定模拟数据已按客户到达的先后顺序依次存于某个正文数据文件中。对应每位客户有两个数据，到达时间和需要办理业务的时间。-a certain bank for a business client stations, the unit time to a random customer arrive
进程管理模拟
- 系统资源(r1…rm),共有m类，每类数目为r1…rm。随机产生进程Pi(id,s(j,k)，t),0<=i<=n,0<=j<=m,0<=k<=dt为总运行时间，在运行过程中，会随即申请新的资源。描述进程运行状态。-system resources (r1 ... rm), a total of m category, the number of each type of r1 ... rm. The process of randomly generated
模拟进程利用双向邮箱通信
- 模拟进程利用双向邮箱通信 随机生成一个邮箱，两个进程利用该邮箱相互通信，信息的大小与邮箱的大小相同。哪一个进程为发送进程，哪一个进程为接收进程是随机的，由随机函数随机选择。但是若一进程成为发送进程，那么另一个进程只能是接收进程。如果没有申请到资源，就不能建立邮箱，发送进程不能发送消息。如果邮箱中没有空闲单元，发送进程不能够发送消息；如果邮箱中没有消息，接收进程不能够接收消息。-modeling process using two-way communications mail generates
模拟物理文件存储过程
- 随机产生存储空间大小，文件的个数及大小，并且在程序运行时显示出各文件占用空间的情况。-Make the content of storage space and the number or content of files at random
模拟页式虚拟存储管理中缺页中断先进先出淘汰算法
- 随机确定内存大小，页面数，进程的个数，每个进程的页数，给进程分配的页面数。要求计算缺页次数，缺页率，被淘汰的序列。-ramdom get memory size, page mumber, process number, page number for each page, allocated page number for the process. To calculate the page lacking number, page missing rate, wash out sequenc
模拟退火算法
- 函数y=sin(x)/x，x的取值区间为[1，13]，应用模拟退火算法求解函数在此区间的最小值。 x的初始值在[1，13]随机取值。(The function y = sin (x) / x, the value range of X is [1,13], and the simulated annealing algorithm is applied to solve the minimum value of the function in this range The initial val
随机生成多孔介质matlab程序
- matlab生成随机分布纤维代码，用于后续模拟处理(Matlab generates randomly distributed fiber code for subsequent simulation processing)