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多目标模拟退火算法及其应用研究进展
多目标模拟退火算法及其应用研究进展
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多目标模拟退火算法及其应用研究进展
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模拟退火算法及其应用
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模拟退火(simulated annealing)算法是局部搜索算法的扩展，它不同于局部搜索之处是以 一定的概率选择邻域中费用值大的状态。从理论上来说，它是一个全局最优算法。模拟退火 算法最早的思想由Metropolis [1] 在 1953 年提出，Kirkpatrick[2] 在 1983 年成功地应用在组合最 优化问题。本章 3.1 节介绍模拟退火算法的思想和模型，3.2节给出马尔可夫链的基
模拟退火算法
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模拟退火算法，使用python编写。
利用一种改进的模拟退火算法求解多目标规划问题 (2013年)
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提出了一种求解多目标规划问题的改进模拟退火算法。该算法基于多目标规划的 Pareto最优解特征提出了一种新的能量差计算方法，并利用外部存档储存每一代产生的Pareto最优解，通过预设迭代次数，使近似Pareto最优解不断逼近精确最优解。最后，通过数值实验验证算法的可行性和有效性。
模拟退火算法与遗传算法结合及多目标优化求解研究.pdf
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模拟退火算法解决二维路径规划寻优问题子函数
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模拟退火算法解决二维路径规划路径寻优问题，这里上传子函数， 代码并非本人所写，可能版本不同运行时需要细微修改。在于解决路径规划的路径寻优问题，，需要打开后自行保存运行
模拟退火算法MATLAB实现代码2
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多目标优化算法之模拟退火算法（sim_anneal）MATLAB实现代码。
模拟退火算法完整c++源代码_VS2013
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模拟退火算法的完整c++实现，除VS2013外不依赖任何库，可直接修改后使用。包含测试样例及经典的Travelling Salesman Problem问题的求解代码。
模拟退火算法经典图的代码
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模拟退火算法（Simulated Annealing，SA）有一张特别经典的图，用于说明SA算法为何能跳出局部最优解，找到全局最优解。在写论文是必须要有原图和可编辑的原始文件，网上找了好久都没找到代码，在此记录一下。 假定初始解为左边蓝色点A，模拟退火算法会快速搜索到局部最优解B，但在搜索到局部最优解后，不是就此结束，而是会以一定的概率接受到左边的移动。经过几次这样的不是局部最优的
蚁群优化模拟退火算法、多目标，遗传算法等近红外光谱特征选择方法
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特征选择是常用的预处理任务之一，其目的是减少智能算法和模型的输入量。这有助于简化模型，降低模型训练的计算成本，提高模型的泛化能力和防止过度训练。用于前馈人工神经网络（ANNs）训练的进化特征选择的MATLAB实现。
模拟退火算法并行化应用
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计算机系研究生并行课程自己做的讲义。详细介绍了模拟退火算法的基本原理及如何进行并行化。用MPI和GPU等方法。附有有详细的名词解释，适合智能计算方向的小白。
模拟退火算法应用算例
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介绍了模拟退火算法在背包问题中的应用步骤，以及程序实现方法。
模拟退火算法即应用实例
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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
模拟退火算法及其在求解TSP中的应用
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模拟退火算法（Simulate Anneal，SA）是一种通用概率演算法，用来在一个大的搜寻空间内找寻命题的最优解。模拟退火是由S.Kirkpatrick, C.D.Gelatt和M.P.Vecchi在1983年所发明的。V.Černý在1985年也独立发明此演算法。模拟退火算法是解决TSP问题的有效方法之一。
模拟退火算法工具箱及其应用
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SAT的使用只需要调用主函数simulannealbnd即可，函数simulannealbnd则调用函数simulanneal对模拟问题进行求解。
模拟退火算法和应用.pdf
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模拟退火算法和应用
多目标进化算法研究进展
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一篇关于多目标进化算法研究进展的文章，觉得写的不错，有需要的可以看看！！
模拟退火算法工具箱及应用.doc
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模拟退火算法和应用.zip
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模拟退火算法在背包问题中的应用
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比较有用的程序,在求解0--1背包问题,用matlab来编写程序.
06第6章 模拟退火算法及其MATLAB实现_模拟退火算法_
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模拟退火算法matlab实现。数学建模丛书历程。
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cost存放了一个强连通图的边权矩阵，作为一个实例。可在workspace中加载运用此算法要注意多次试验。
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摘要：综述了近年来蚁群算法及其在组合优化中的应用研究成果。首先 简述 了蚁群 的觅食行 为 及蚂蚁 的信 息 系统 ，其 次介 绍了人 工蚁 群算法 的基本 原
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胶原蛋白的研究进展及其应用，林祥明，，胶原蛋白来源广泛，有许多优良性质且用途广泛。本文概述了胶原蛋白的结构、特性、研究现状及其制备方法，阐述了胶原蛋白及其水解
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