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模拟退火算法详细讲解（含实例python代码）.txt
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模拟退火算法
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模拟退火算法
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该代码包括模拟退火算法应用于函数优化和解决旅行商问题，详细解析参考博客（https://blog.csdn.net/weixin_43935696/article/details/107259634）
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简单的利用模拟退火算法求解函数f(x)=(x-2)^2+4的最小值，入门级程序，简单明了，适合单步调试，理解算法的运行机制
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C++实现模拟退火算法（代码有详细注释）
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模拟退火算法（Simulated Annealing，SA）是一种模拟固体降温过程的最优化算法。具体流程为首先将固体加温至某一温度，固体内部的粒子随温度上升慢慢变为无序的状态，内能增大，然后让其慢慢冷却，温度下降时，内部的粒子慢慢趋于有序，达到一种平衡态，最后达到常温时成为基态，此时内能减为最小，算法模拟这样一个过程期望能达到最优化的目的。该算法被应用于求解旅行商问题、图着色问题、集成电路布线问题
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以优化SVM算法的参数c和g为例，对SA（模拟退火）算法MATLAB源码进行了逐行中文注解。是很好的学习材料
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tsp模拟退火算法实现及实例，是学习模拟退火算法的好资源，欢迎下载！
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对模拟算法的介绍和简单应用 适用于初学者和对算法研究者
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模拟退火算法(Simulated Annealing，SA)最早的思想是由N. Metropolis等人于1953年提出。1983 年,S. Kirkpatrick 等成功地将退火思想引入到组合优化领域。它是基于Monte-Carlo迭代求解策略的一种随机寻优算法，其出发...
模拟退火算法入门与精通PPT版本
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这是一个很经典的退火算法，PPT版本，里面介绍了攀登算法、并与模拟退火算法惊醒比较、模拟退火算法的考虑因素等等许多问题
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