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模拟退火matlab
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很实用的模拟退火的程序
- 很实用的模拟退火的程序，含有原文解释
模拟退火法解决TSP问题
- 使用模拟退火算法计算旅行商问题，内含10城市和20城市的样例代码。
模拟退火算法实现旅行商算法
- 采用的是康力山等人确定的实验参数。 对于n个城市的旅行商问题，其参数如下： 初始温度：t0=280, 每一个温度下采用固定的迭代次数L=100n, 温度的衰减系数alpha=0.92 算法停止的准则是当相邻两个温度得到的解变化很小时算法停止。-used the Stanozolol Hill were determined by the experimental parameters. N cities for the travel
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
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
模拟退火算法、遗传算法求解TSP修改版2
- 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
模拟退火
- 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)
matlab模拟退火
- 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
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
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
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
模拟退火算法
- 使用模拟退火算法求解tsp问题，简单易学(Using simulated annealing algorithm to solve TSP problem, easy to learn)
模拟退火
- 直接实现matlab的模拟退火算法优化，亲测可用，修改参数即可(Matlab simulation annealing algorithm optimization)
模拟退火算法的matlab示例,很好的入门程序
- 模拟退火算法的matlab示例,很好的入门程序。非常适合初学者。(Matlab example of simulated annealing algorithm, a good entry program)
基于模拟退火算法的TSP算法
- 基于模拟退火算法的TSP算法,MATLAB算例实现(MATLAB code for Travelling salesman problem, TSP ,and it is in simulate annealing algorithm)
模拟退火
- 利用模拟退火算法进行仿真实验，解决TSP问题(Using simulated annealing algorithm to solve TSP)
模拟退火SA
- 模拟退火算法的实现，包含基本算法流程图以及算法实现(The implementation of simulated annealing algorithm)
PSO(粒子群)-SA（模拟退火）
- 粒子群算法-模拟退火算法,关于matlab的算法说明(Particle swarm optimization-simulated annealing algorithm)
基于模拟退火算法的混沌神经网络模型
- 基于模拟退火算法混沌神经网络的matlab程序(Matlab program of chaotic neural network based on simulated annealing algorithm)