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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
martingale-1.0.tar
- 金融资产定价,随机过程,MONTE CARLO 模拟 JAVA 程序和文档资料-pricing financial assets, random process simulation MONTE CARLO JAVA procedures and documentation
Poisson_Random_Process
- 一个模拟泊松随机过程的小程序。可以计算系统平均等待时间，和平均对列长度。系统参数如 到来速率及离开速率均可在头文件里修改。另外通过修改头文件factorK可以将到来序列的概率分布改为Erlang分布。-a simulated Poisson random process of small programs. System can calculate the average waiting time, and the average length of the list. The system p
chaoshipaiduifangzhen
- 模拟随机过程求解超市实际问题。很具有代表性。matlab-random process simulation solving practical problems supermarket. Very representative. Matlab
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
Randomsignalanalysisofthehandouts08trial
- 随机信号分析实验讲义08试用 实验一 随机信号通过线性系统和非线性系统后的特性分析 实验二 白噪声测试 实验三 白噪声的产生与测试 实验四 窄带信号及包络和相位检波（一） 实验五 窄带信号及包络和相位检波（二） 实验六 利用互相关测试系统单位冲击响应 实验七 白化滤波器的设计 实验八 微弱信号的检测提取及分析 实验九 随机信号的功率谱密度估计 实验十 模拟相关函数测量仪 实验十一 理想白噪声和带限白噪声的产生与分析
JohnGProakis
- 覆盖了全书的信号与线性系统、随机过程、模拟调制、模拟数字转换、基带数字传输、带限信道的数字传输、载波调制的数字传输、信道容量和编码、扩频通信系统以及数字调制方法的SIMULINK仿真的 源代码-Book covers the signal and linear systems, stochastic processes, analog modulation, analog-to-digital conversion, base-band digital transmission, band-li
Stochastic_process_simulation
- matlab的各种随机过程的模拟，包括布朗运动，随机树等-matlab simulation of various stochastic processes, including Brownian motion, random trees, etc.
bosong
- 随机过程中的泊松过程，使用MATLAB模拟的-Random process Poisson process, using the MATLAB simulation
motecalo
- 蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟是一种通过设定随机过程，反复生成时间序列，计算参数估计量和统计量，进而研究其分布特征的方法。具体的，当系统中各个单元的可靠性特征量已知，但系统的可靠性过于复杂，难以建立可靠性预计的精确数学模型或模型太复杂而不便应用时，可用随机模拟法近似计算出系统可靠性的预计值；随着模拟次数的增多，其预计精度也逐渐增高。由于涉及到时间序列的反复生成，蒙特卡洛模拟法是以高容量和高速度的计算机为前提条件的
GUSS
- 多点高斯平稳随机过程模拟，运用了快速傅里叶变换进行模拟。-Multi-Gaussian stationary random process simulation, using a fast Fourier transform simulation.
随机行走
- 本程序利用伪随机数模拟随机行走过程，在判断方向的语句上开创性的使用了矩阵计算，使得程序运行工程减少了判断语句，降低了程序的运行时间，优化了程序(This procedure using pseudo random number random walk simulation process, judge the direction of statements in pioneering use of matrix calculation, the program reduces the engin
通信原理1 窄带随机过程
- 模拟窄带随机过程，可作为通信原理课堂展示(The simulation of narrow band random process can be used as a communication principle in class)
Desktop
- 模拟随机过程，便于理解和运用随机过程的模拟，以及掌握R的基本用法(Simulation and test of Poisson process using R)
模拟退火算法及其在求解TSP中的应用
- 模拟退火算法(Simulated Annealing，SA)最早的思想是由N. Metropolis [1] 等人于1953年提出。1983 年,S. Kirkpatrick 等成功地将退火思想引入到组合优化领域。它是基于Monte-Carlo迭代求解策略的一种随机寻优算法，其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。(The earliest idea of Simulated Annealing (SA) was put forward by N. Metropo
混凝土随机球形骨料球体蒙特卡洛随机分布模型
- 目前三维的混凝土建模很少见，随机球形骨料在受限空间（球体）随机分布模型,本人自己编写，具有原创性。动画显示建模过程。三种粒径不同的骨料随机分布。模拟混凝土材料的过程。有助于后续有限元计算。(Random spherical aggregate in the restricted space (sphere) random distribution model, I write it myself, with originality. Animation shows the modeling pr