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模拟退火程序
- 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
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
遗传退火进化算法（附源码）
- 对Matlab中的遗传算法工具箱进行改进而得到的遗传退火进化算法。可用于一般的最优化问题，求解无约束的或带有线性约束的连续函数的全局最小值。 首先对传统的遗传算法和模拟退火算法进行改进，然后将模拟退火算法引入了遗传算法，结合两种算法的优点，得到一种新的遗传退火进化算法。它不但实现了遗传算法的全局搜索能力与模拟退火算法的局部搜索能力的结合，同时可使改进后的模拟退火算法能够充分利用遗传算法所得的全局信息。经验证，改算法能使遗传算法避免产生早熟收敛，增强了算法的全局收敛性，而且加快了算法的收敛速
proj07-01
- 试验中使用模拟退火算法寻找一6-单元网络能量最小化的模型。模拟退火算法是模拟物理学上的退火技术。其优势在于有可能使系统从局部极小值跳出。-Simulated annealing algorithm used in the experiments to find a 6- unit network model of energy minimization. Simulated annealing algorithm simulates the physics of annealing. The a
SA
- 模拟退火GUI演示，利用模拟退火算法求全局最大值最小值-Simulated annealing GUI demonstration, the use of simulated annealing algorithm seeking the global maximum value of the minimum
TSP
- 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，
SimulatedAnnealing
- 本文介绍了模拟退火算法的原理和求解方法,并将其用于指数曲线的拟合,在Matlab语言环境下实现了该算法,并且与文献中的遗传算法、线性回归相比较。数值模拟结果表明,该算法能更好地实现最优拟合。-This article describes the principle of simulated annealing algorithm and solution methods, and used an exponential curve fitting, the language environmen
mnth
- 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
modern_youhua
- 现代最优化算法（有170多页的PPT，2010年的） 分为三个部分 Part 1 概论 Part 2 模拟退火算法 Part 3 遗传算法 现在常用的优化算法 禁忌搜索算法 模拟退火算法 遗传算法 人工神经网络 蚁群算法 粒子群算法 混合算法-Modern optimization algorithm is divided into three parts Part 1 Part 2 Introduction Part 3 simul
MyHamming
- 模拟退火算法求函数 f(x)的最小值点， 且 l <= x <= u f为待求函数，x0为初值点，l，u分别为搜索区间的上下限，kmax为最大迭代次数 q为退火因子，TolFun为函数容许误差 算法第一步根据输入变量数，将某些量设为缺省值- Simulated annealing algorithm of a function f (x) the minimum point, and l < = x < = u f is the unknown fun
新建文件夹
- 利用MATLAB语言对该算法寻优过程进行了仿真，仿真结果表明该算法可以找出全局最优解。(The optimization process of the algorithm is simulated by using MATLAB language. The simulation results show that the algorithm can find the global optimal solution.)
monituihuo
- 利用模拟退火算法计算f(x)=xcos(5*pi*x)+3.5在区间【-1，2.5】上的最小值(The minimum value of F (x) =xcos (5*pi*x) +3.5 in the interval [-1, 2.5] is calculated by using simulated annealing algorithm)
模拟退火算法计算函数最小值以及SVM参数寻优
- 利用模拟退火算法求解已知函数的最小值，即模拟退火算法寻优问题，可以广泛推广。(Using simulated annealing algorithm to solve the minimum of the known function, that is, the simulated annealing algorithm optimization problem, can be widely promoted.)
4数模-模型与算法
- 数学建模中经常会用的模拟退火模型 模拟退火算法是用来求解最优化问题的算法。比如著名的TSP问题，函数最大值最小值问题等等(A simulated annealing model often used in mathematical modeling)
模拟退火算法
- 提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的径向基(RBF)网络参数优化算法,首先利用减聚类算法确定网络径向基函数中心的个数,再用PSO算法优化径向基函数的中心及宽度,最后用PSO算法训练隐含层到输出层的网络权值,找到神经网络权值的最优解,以达到优化神经网络学习的目的。最后,通过一个实验与最小二乘法优化的神经网络进行了比较,验证了算法的有效性。(Particle swarm optimization (PSO) optimization of RBF network)
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.)
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
chapter7
- 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