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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
遗传算法的数值优化
- 遗传算法的Matlab程序，用于数值优化-GA Matlab procedures for Numerical Optimization
psoprogress.rar
- ％程序名称：求解约束优化问题的改进粒子群优化算法 ％程序功能：求解带各种约束条件的优化问题 ％输入条件：各种初始条件，以及设定参数 ％输出数值：最优解位置以及函数极小值 , Program name: for solving constrained optimization problems to improve particle swarm optimization algorithm program features: solving with a variety of constr
cellga_optimization_results
- 一种改进的遗传算法及用于数值优化的结果分析-An improved genetic algorithms and numerical optimization for the results of analysis
devec3
- 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
masterdegreeproject
- 一篇硕士学位论文，数值优化技术编码的 PSO混合算法及 其在前馈神经网络训练中的应用研究。-A master' s degree thesis, numerical optimization techniques encoded hybrid PSO algorithm and the former feed-forward neural network training in applied research.
GTPSO
- 提出一种改进的粒子群优化算法———基于全局劣汰策略的混合粒子群优化算法(GTPSO) 。GTPSO在 保持PSO算法快速收敛的基础上,以郭涛算法(GuoA)的寻优机制确保种群的多样性和算法的坚韧性。数值计 算结果表明,对于高维(维数≥10)复杂非凸多峰函数的数值优化问题, GTPSO算法的计算结果均优于GuoA算 法和粒子群优化算法。-An improved particle swarm optimization algorithm--- poor overall survival
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，
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
SimulatedAnnealing
- 主要介绍模拟退火算法，也是一个很好的启发式算法，在数值优化中用的比较多。-Introduces the simulated annealing algorithm is a good heuristic algorithm used in the comparison of numerical optimization more.
MATLAB-Programming
- 讲述了Matlab绘图和影像处理功能，此外增加了图形用户界面编程、数值计算、符号运算、数字信号处理、优化运算、神经网络分析、系统仿真和模糊系统设计等内容。-Tells Matlab graphics and image processing functions, in addition to increasing the graphical user interface programming, numerical computing, symbolic computing, digital s
general_genetic
- 通用遗传算法类，遗传算法在设计时，因为不同的优化问题需要使用不同的评估函数，且遗传算法优化时，可能优化二进制的表达形式、也可能优化的是数值问题，导致遗传算法很能有一个通用的设计。采用本案中，通过使用代理函数public delegate double DelegateFunc(Vector x) 且允许用户自行设定优化问题的分类(数值优化还是二进制串型优化问题)。允许使用者自行定义评估函数，使遗传算法有了更大的通用性。-A general genetic algorithm，for numeri
CEC_2011_Matlab
- 2011年进化计算年会数值优化问题Matlab代码-Testing Evolutionary Algorithms on Real-world Numerical Optimization Problems，A competition for CEC2011
Windows_C
- 2011年进化计算年会竞赛数值优化问题用C写的代码-A competition of Numerical Optimization Problems for CEC2011, c code
kriging
- Kriging程序是一种比较好的数值优化算法，目前应用范围还没有被人们足够重视，很多方面还等着它发挥作用，未来是很有前景的算法。-kriging algorithm is a very good algorithm for structural mechanics
BEE
- 人工蜂群算法用于解决TSP问题, 并且可以用来解决数值优化问题-A Combinatiorial Artificial Bee conlony Algorithma for traveling salesman problem
ga
- 遗传算法基本程序，用于工程优化（数值优化，组合优化，多目标优化，智能控制）-Genetic Algorithms
prog
- 研究演化算法入门基本程序。可用于求解基本数值优化问题。c语言源码。-Getting basic evolutionary algorithm research program. It can be used to solve basic numerical optimization problems. c language source code.