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搜索资源 - Simulated annealing matlab
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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
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matlab模拟退火算法工具箱，很好的解决了matlab没有专门的工具箱的问题-Simulated annealing
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该程序用模拟退火算法实现了对八皇后不相冲突的位置算法。-The program simulated annealing algorithm for the eight queens do not conflict with the location algorithm.
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基于遗传模拟退火算法的聚类算法。将模拟退火算法与遗传算法相结合用于聚类分析，由于模拟退火算法和遗传算法可以互相取长补短，因此有效地克服了传统遗传算法的早熟现象，同时根据聚类问题的具体情况设计遗传编码方式、适应度函数，使该算法更有效、更快速地收敛到全局最优解。
-Genetic simulated annealing algorithm based on clustering algorithms. Simulated annealing algorithm and genetic algo
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模拟退火算法 用matlab实现
有注释-Simulated annealing algorithm to achieve annotated with matlab
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在matlab下运行，实现基于模拟退火算法的函数求极小值算法，绝对能运行成功！-Run in matlab to realize the function based on simulated annealing algorithm for seeking the minimum, the absolute can run successfully!
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带有QoS约束的组播路由问题是一个NP完全问题，遗传模拟退火算法是遗传算法和模拟退火算法的一种融合，可以为这类问题提供一个解决方案-With QoS constraint multicast routing problem is an NP-complete problem, genetic simulated annealing algorithm is a genetic algorithm and simulated annealing algorithm as a fusion, you
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MALAB程序，包括顶点覆盖近似算法,哈密尔顿回路,画等温线,模拟退火应用,生成全排列矩阵,最小生成树Prim算法,最短路径等-MALAB procedures, including vertex cover approximation algorithm, Hamilton circuit, painting isotherms, simulated annealing applications, to generate full-rank matrix, Prim minimum spann
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模拟退火matlab源码，学习模拟退火很好的例子-Simulated annealing matlab source, learning good example of simulated annealing
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用matlab实现的利用模拟退火算法(SA)解决旅行商问题(TSP).-Matlab achieved with the use of simulated annealing algorithm (SA) to solve traveling salesman problem (TSP).
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利用模拟退火解决0-1背包问题，适合初学者。-The use of simulated annealing to solve 0-1 knapsack problem, suitable for beginners.
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模拟退火的实现代码，给出具体的案例分析。可以按照不同需要对程序体进行改进-The realization of simulated annealing code, gives specific case studies. According to the different needs of the program to improve body
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基于matlab的新型信号处理算法集。包括模拟退火、遗传算法、反向传播神经网络、小波变换等等，对于统计信号处理很有参考价值。-Matlab based on a new type of signal processing algorithms. Including simulated annealing, genetic algorithm, back-propagation neural network, wavelet transform, etc., for statistical sig
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旅行商（TSP）问题一直以来都是一个NP难问题，旅行商问题（TSP问题）就是一销售商从n个城市中的某一城市出发，不重复地走完其余n-1个城市并回到原出发点，在所有可能的路径中求出路径长度最短的一条。本次软件设计是利用模拟退火算法解决TSP问题，通过该软件设计，对模拟退火算法和旅行商问题有个初步的认识。-Traveling Salesman (TSP) problem has always been a NP hard problem, traveling salesman problem (TS
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本软件包包括四个程序，主要用于图像处理（图像去噪，图像分割）和模拟退火算法。-This package includes four procedures, mainly used for image processing (image denoising, image segmentation) and simulated annealing algorithm.
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模拟退火算法，尽量不要让站长把时间都花费在为您修正说明上。-Simulated annealing algorithm, as far as possible not to let the station to the time spent on your note on the amendment.
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用模拟退火算法解决旅行商类优化问题，有算法和例子，很好用。-Using simulated annealing algorithm to solve traveling salesman optimization problem category, there are algorithms and examples of good use.
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一系列好用的用户友好的启发式优化算法，包括非自适应算法，基于模拟退火算法的种群算法，基本遗传算法，差分进化算法以及粒子群优化算法。此外，也包括神圣算法，它利用了所有这些优化算子，虽然有时交换种群之间的不同算法。-A nice set of user-friendly heuristic optimizers. Included are a non-adaptive, population based Simulated Annealing algorithm, a basic Genetic A
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微分进化算法DE是1995年由Rainer Storn和Kenneth Price首先提出。DE已被证明在求解过程中具有高效性、收敛性、鲁棒性等优点[5,6] 。它在许多优化问题中都表现出优于自适应模拟退火算法、POS 算法、GA算法的性能。DE利用实数值参数向量作为每一代的种群，它的自参考种群繁殖方案与其他优化算法不同。-DE was first proposed in 1995 by Rainer Storn and Kenneth Price and had been proven tha
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神经网络（应用模拟退火算法求函数极值问题）-Neural network (the application of simulated annealing algorithm for function extremum problems)
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