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模拟退火算法.里面有很多的例子可以参考.解压后在matlab平台下运行.-simulated annealing algorithm. There are many examples of reference. Unpacked in Matlab platforms.
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该程序是经典得MATLAB应用,关于模拟退火应用中得GCP图着色问题-the program MATLAB is a classic application of simulated annealing applications in the GCP map coloring problem
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该程序是模拟退火算法应用中旅行商问题得MATLAB实现-that the procedure was simulated annealing applications traveling salesman problem in MATLAB
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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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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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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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模拟退火算法的MATLAB实例，包含图作色，旅行商等多个问题的例子。-Simulated annealing algorithm of MATLAB examples, including Fig作色, traveling salesman problem, and many other examples.
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按自然法则计算的一个新分支：确定性退火技术
解决Job Shop调度问题的模拟退火算法改进-Calculated in accordance with the laws of nature a new branch: deterministic annealing to solve the Job Shop scheduling problem to improve the simulated annealing algorithm
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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
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基于高压共轨柴油机优化标定的模拟退火算法-High-pressure common rail diesel engine based on simulated annealing algorithm for optimization of calibration
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内容包括:人工神经网络简介、单层前向网络及LMS学习算法、多层前向网络及BP学习算法、支持向录机及其学习算法、Hopfield
神经网络,随机神经网络及模拟退火算法、竟争神经网络和协同神纤网络。每章均给出了基于MATLAB的仿真实例以及练习。
-Contents include: Introduction to artificial neural networks, single-layer feedforward network and the LMS learning algorit
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在matlab中学习模拟退火算法的一些材料。-In matlab simulated annealing algorithm to learn some of the material.
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模拟退火算法解决TSP问题MATLAB代码 在这个仿真实验中解决了自定义的20个城市的TSP问题，在设定合适参数后每次的运行...Simulatedannealing.m文件中包含模拟退火算法。这部分是程序的主体，我参考了许多...
-Simulated annealing algorithm to solve TSP problems MATLAB code in this simulation experiment, a custom solution for 20 cit
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模拟退火算法解决TSP问题MATLAB代码 在这个仿真实验中解决了自定义的20个城市的TSP问题，在设定合适参数后每次的运行...Simulatedannealing.m文件中包含模拟退火算法。这部分是程序的主体，我参考了许多...
-Simulated annealing algorithm to solve TSP problems MATLAB code in this simulation experiment, a custom solution for 20 cit
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模拟退火算法解决TSP问题MATLAB代码 在这个仿真实验中解决了自定义的20个城市的TSP问题，在设定合适参数后每次的运行...Simulatedannealing.m文件中包含模拟退火算法。这部分是程序的主体，我参考了许多...
-Simulated annealing algorithm to solve TSP problems MATLAB code in this simulation experiment, a custom solution for 20 cit
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模拟退火算法解决TSP问题MATLAB代码 在这个仿真实验中解决了自定义的20个城市的TSP问题，在设定合适参数后每次的运行...Simulatedannealing.m文件中包含模拟退火算法。这部分是程序的主体，我参考了许多...
-Simulated annealing algorithm to solve TSP problems MATLAB code in this simulation experiment, a custom solution for 20 cit
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模拟退火算法解决TSP问题MATLAB代码 在这个仿真实验中解决了自定义的20个城市的TSP问题，在设定合适参数后每次的运行...Simulatedannealing.m文件中包含模拟退火算法。这部分是程序的主体，我参考了许多...
-Simulated annealing algorithm to solve TSP problems MATLAB code in this simulation experiment, a custom solution for 20 cit
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模拟退火算法解决TSP问题MATLAB代码 在这个仿真实验中解决了自定义的20个城市的TSP问题，在设定合适参数后每次的运行...Simulatedannealing.m文件中包含模拟退火算法。这部分是程序的主体，我参考了许多...
-Simulated annealing algorithm to solve TSP problems MATLAB code in this simulation experiment, a custom solution for 20 cit
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MATLAB智能算法30个案例分析，109页的详细讲解，程序和程序注解，可以直接复制代码。包括遗传算法，基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法，遗传算法工具箱详解及应用，多种群遗传算法的函数优化算法， 基于粒子群算法的多目标搜索算法，基于多层编码遗传算法的车间调度算法，基于遗传模拟退火算法的聚类算法，蚁群算法，支持向量机等等30章。-MATLAB intelligent algorithm 30 case studies, 109 detailed explanations, procedur
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模拟退火算法的代码以及使用模拟退火法寻优SVM中的参数c和g(The code of simulated annealing algorithm and the use of simulated annealing to optimize the parameters c and G in SVM)
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