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基于模拟退火遗传算法求解路由和波长分配问题
基于模拟退火遗传算法求解路由和波长分配问题
模拟退火
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基于模拟退火遗传算法求解路由和波长分配问题，静态的路由选择器和波长分配问题
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遗传算法波段选择
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利用GDAL、OPENCV，GA对遥感图像三波段组合进行检索，找到最有的组合。
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蚁群算法代码python 详解版
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蚁群算法代码python 详解版 博文链接：https://blog.csdn.net/quinn1994/article/details/80324308
基于遗传算法的大规模路由和波长分配
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可用遗传算法模拟退火求解作业车间调度问题
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配送和回收一体化的车辆路径问题（VRPSDP）是一种非常复杂的NP难题。针对这一问题，设计了一种改进的模拟退火遗传算法ISAGA，采用非零自然数编码机制和弱可行解到强可行解的解码机制，将3PM交叉算子和退火选择相结合，形成贪心3PM交叉算子，引进insert 、swap和2-opt分别对解进行迭代优化，并将模拟退火算法和遗传算法巧妙地结合，使得遗传算法在前期发挥着全局搜索的强大功能；后期用模拟退火
模拟退火算法，遗传算法求解旅行商问题，附论文
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高级算法课程的论文，使用模拟退火算法喝遗传算法求解旅行商问题，使用C++实现，有注释，有论文，详细的说明文档。
利用遗传算法改进的路由和波长分配算法 (2002年)
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给定拓扑结构和流量请求的波分复用静态波长路由光网络中,利用路由和波长分配算法求得的网络最小所需波长数与网络节点编号有关。为了得到网络最小所需波长数所对应的网络节点编号,首次利用遗传算法对节点编号进行优化。和已有的统计方法相比较,采用遗传算法可以有效地消除原有方法的随机性和盲目性。模拟计算表明,利用遗传算法可以更快地求得网络最小所需波长数所对应的网络节点编号。以此求得的网络所需波长数,更接近理论最小
【TSP问题】基于模拟退火结合遗传算法求解旅行商问题matlab源码.zip
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基于遗传算法和模拟退火算法改进的混合模拟退火算法
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基于遗传算法和模拟退火算法改进的混合模拟退火算法（解决求函数极值问题，MATLAB代码已实现）混合模拟退火算法时遗传算法和模拟退火算法的结合，在混合模拟退火算法中使用了大量的样本作为问题的可能解决方案而不是...
论文研究-改进的模拟退火和遗传算法求解TSP问题.pdf
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提出了一个用于求解TSP问题的改进的模拟退火和遗传算法。利用遗传算法的全局搜索能力弥补了模拟退火算法容易陷入局部最优的问题。在遗传算法中改进了传统的交叉机制，利用父代染色体与子代染色体进行交叉，解决了...
基于SDN的自适应路由与波长分配方法
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路由与波长分配是全光网络重要的资源分配方法。针对传统方法与新架构结合的问题，提出了一种基于SDN的自适应多目标路由与波长分配方法，能够通过自我调节的方式实现全光网络的链路资源调配。该方法基于SDN服务功能链模式，以调度时间和链路质量为调度目标，将路由与波长分配问题构建为0-1整数规划问题，同时采用二进制混合拓扑粒子群算法对该模型求解实现网络资源的优化调度。仿真实验结果表明，所提方法在恢复时间、阻塞
基于模拟退火算法的八幻方问题求解
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基于模拟退火算法寻找八幻方问题的解 项目 内容 时间 2020.11.13 作者 xiabee 主要算法 随机算法; 模拟退火 0x00 目录结构 . ├── Images ├── out.cpp ├── README.md └── result.jpg 代码文件：out.cpp 可执行文件：out.exe 生成pgm：./Image 0x01 主要函数 核心函数：SA(int **ms)： 利用
基于混合遗传模拟退火算法求解TSP问题
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模拟退火遗传算法-模拟退火遗传算法.rar 模拟退火遗传算法优化一个函数，函数形式和最优值如下，用模拟退火使算法具有反向搜索能力，能够跳出局部最优值
论文研究-基于模拟退火遗传算法的多agent系统任务分配.pdf
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针对标准的遗传算法在任务分配中收敛速度慢的问题, 对多agent系统中的任务分配进行形式化描述的基础上, 融合模拟退火算法的优化思想, 提出了一种基于模拟退火遗传算法的任务分配方法, 详细阐述了该算法的基本思想和...
MATLAB模拟退火算法求解VRPTW带时间窗的车辆路径规划问题
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MATLAB模拟退火算法求解VRPTW带时间窗的车辆路径规划问题。还有改进模拟退火算法，禁忌搜索蚁群算法等，以及各种算法的改进，数据可以更改，文章已经写好，需要可以联系我，可以直接用。 MATLAB模拟退火算法求解...
【优化求解】模拟退火算法求解通信网频率规划问题matlab源码.md
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遗传模拟退火算法求解TSP问题matlab代码,模拟退火算法解决tsp问题,matlab
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解决车辆路径问题，改进的模拟退火和遗传算法，全面详细，适用于解决VRP问题和物流车辆规划
基于模拟退火算法的旅行商问题求解.pdf
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采用基于模拟退火的蚁群算法求解旅行商问题 (2009年)
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针对蚁群算法加速收敛和停滞现象的矛盾，提出一种基于模拟退火机制的蚁群算法。在高温阶段以高的概率接收候选集内较差的解加入更新集，随着温度的降低，路径上的信息素分布趋于集中，可以使算法快速收敛。在温度控制机制上采用回火策略，可以使解的质量进一步提高。在算法中结合30pt局部优化算法可进一步提高算法效率，并证明了该算法以概率1收敛到最优解。数值实验表明：相对于基本蚁群算法，该算法的迭代次数可以节省99%
基于Qt图形显示的模拟退火法求解TSP问题
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在Qt4.8.7上使用C/C++编写的一个蚁群算法求解TSP问题的示例，并配有简单的图形显示，由于是简单实现，所以没有将各部分进行封装，但是主要参数和部分都有关键注释，如有问题欢迎指出，欢迎交流！ 20220601 - 几年前读研寒假时连学带练在Qt上写了一堆TSP，最近看到之前上传的蚁群法断断续续有人下载，所以把这个模拟退火的也找出来上传了，写的比较粗糙请多包涵。
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WDM网络中基于优先级的多任务波长路由分配算法
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提出了一种在WDM网络中基于优先级的多任务波长路由分配算法。算法设计旨在提高光网络资源的利用率、降低网络请求阻塞率。分析了任务请求的路由类型以及负载容量对请求优先级划分的影响方式，给出了网络请求优先级划分策略，结合网络的实时状态提出了一种基于优先级的多任务波长路由分配算法。仿真结果表明，该算法相比现有算法降低了网络请求阻塞率，提高了资源利用率。
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针对上述问题并结合TSP问题的特点，提出将遗传算法与模拟退火算法相结合形成遗传模拟退火算法。为了解决群体的多样性和收敛速度的矛盾，采用了部分近邻法来生成初始种群，生成的初始种群优于随机产生初始种群。仿真...
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