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模拟退火解巡视路线（Tsp）-simulated annealing line inspection solution (Tsp)
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TSP问题（货郎担问题，旅行商问题）的模拟退火算法通用malab源程序-Traveling Salesman Problem (TSP, the traveling salesman problem), simulated annealing algorithm common source malab
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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
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用于遗传算法，机械设计的优化与开发。也可用于模拟退火-for genetic algorithm, the optimal mechanical design and development. Can also be used for simulated annealing
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用matlab语言编写模拟退火算法，实现0－1被包问题-using Matlab language simulated annealing algorithm to achieve 0-1 by Kit
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本代码包包含一个模拟退火算法的c++程序。此外还有其他一些源码，这在该压缩包中，有一个readme文档，对其进行了详细说明。-this code contains a simulated annealing algorithm c procedures. There are also some other source, which in the compressed, a readme files, its a detailed explanation.
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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
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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
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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
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模拟退火算法求解TSP问题，希望对大家有所帮助-simulated annealing algorithm for TSP, we hope to help
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用模拟退火法高效的计算图论中哈密顿贿赂的最短路径-simulated annealing method of calculating efficient graph theory Hamiltonian bribery Shortest Path
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模拟退火生成树，一种比较好分类方法。程序简单，易懂。-simulated annealing Spanning Tree, a better classification. Simple and straightforward.
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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)
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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
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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
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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
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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
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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
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一些模拟退火算法及元代码,可以用于解决TSP问题的等，我已经验证过了
可以的，速度比较快，大家可以下载试试！
-some simulated annealing yuan and the code can be used to solve problems such as TSP, I can be tested, and faster speed, you can download a try!
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For the incomplete methods, we kept the representation of the queens by a table and the method of calculation to determine if two queens are in conflict, which is much faster for this kind of problems than the representation by a matrix.
heuristics
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