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搜索资源 - Genetic simulation annealing
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用模拟退火优化遗传算法，使遗传算法具有反向搜索能力，通过仿真表明能够得到更优的值。-Optimization by simulated annealing genetic algorithm, genetic algorithm so that the reverse search capabilities, through the simulation shows that can be better value.
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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
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针对通信网络中多重QoS约束条件下的多播路由计算，提出了一个基于模拟退火技术的改进遗传算法HGA-QoSR。该算法把模拟退火技术的局部寻优能力与遗传算法的全局寻优能力有机结合，并利用隔离小生境机制控制种群的独立进化，使演化过程中的种群保持生态多样性，以提高算法运行效率和解的质量。理论分析和仿真实验表明，与传统遗传算法相比较，该算法性能有显著改进。 -Communication networks for multi-QoS Constrained multicast routing calcula
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基于GPU并行的模拟退火算法，使用CUDA,结合遗传算法，自适应邻域的并行模拟题退火算法-Simulated annealing algorithm based on GPU parallel With CUDA, combined with genetic algorithm, the adaptive neighborhood annealing algorithm for parallel simulation questions
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各种最优化算法介绍，包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、人工神经网络、小波分析、动态仿真、数值模拟等-Various optimization algorithms, including genetic algorithm, particle swarm optimization, simulated annealing algorithm, artificial neural network, wavelet analysis, dynamic simulation, numerical
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Optimization by simulated annealing genetic algorithm, genetic algorithm so that the reverse search capabilities, through the simulation shows that can be better value.
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上篇介绍数学建模中常规方法的matlab实现，包括matlab交互、数据建模、程序绘图、灰色预测、规划模型等方法；还介绍了各种高级方法的matlab实现，包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、人工神经网络、小波分析、动态仿真、数值模拟等。下篇以真实的数学建模赛题为案例，介绍了如何用matlab求解实际的数学建模问题，给出了详细的建模过程和程序(The introduction of conventional methods of mathematical modeling in matlab
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1-8遗传算法，9 多目标Pareto最优解搜索算法，10 基于多目标Pareto的二维背包搜索算法，11-12免疫算法，13-17粒子群算法，18鱼群算法，19-21模拟退火算法，22-24蚁群算法，25-27神经网络，28 支持向量机的分类，29 支持向量机的回归拟合，30 极限学习机的回归拟合及分类(1-8 genetic algorithm, 9 multi-objective Pareto optimal solution search algorithm, 10 multi-obje
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