模擬退火算法來源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時，固體內(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o序狀，內(nèi)能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達到平衡態(tài)，最后在常溫時達到基態(tài)，內(nèi)能減為最小。根據(jù)Metropolis準(zhǔn)則，粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT)，其中E為溫度T時的內(nèi)能，ΔE為其改變量，k為Boltzmann常數(shù)。用固體退火模擬組合優(yōu)化問題，將內(nèi)能E模擬為目標(biāo)函數(shù)值f，溫度T演化成控制參數(shù)t，即得到解組合優(yōu)化問題的模擬退火算法：由初始解i和控制參數(shù)初值t開始，對當(dāng)前解重復(fù)“產(chǎn)生新解→計算目標(biāo)函數(shù)差→接受或舍棄”的迭代，并逐步衰減t值，算法終止時的當(dāng)前解即為所得近似最優(yōu)解，這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發(fā)式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制，包括控制參數(shù)的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數(shù)L和停止條件S。
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上傳時間： 2015-04-24
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資源簡介：模擬退火算法來源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時，固體內(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o序狀，內(nèi)能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達到平衡態(tài)，最后在常溫時達到基態(tài)，內(nèi)能減為最小。根據(jù)Metropolis準(zhǔn)則，粒子在溫度T時趨于...
上傳時間： 2015-04-24
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上傳時間： 2014-12-19
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資源簡介：模擬退火算法來源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時，固體內(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o序狀，內(nèi)能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達到平衡態(tài)，最后在常溫時達到基態(tài)，內(nèi)能減為最小。
上傳時間： 2014-01-03
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資源簡介：模擬退火算法來源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時，固體內(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o序狀，內(nèi)能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達到平衡態(tài)，最后在常溫時達到基態(tài)，內(nèi)能減為最小。 模擬退火算法能使問題解達到全局最優(yōu)，...
上傳時間： 2017-07-09
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資源簡介：模擬退火算法的原理，方法步驟及例題含pascal程序。經(jīng)典實用
上傳時間： 2015-08-29
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資源簡介：線性規(guī)劃TSP問題中的模擬退火算法 該算法來源于網(wǎng)絡(luò)非本人原創(chuàng)
上傳時間： 2016-06-05
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資源簡介：平臺vs2005 模擬固體退火算法實現(xiàn)144個城市的旅行商問題，可設(shè)置具體參數(shù)
上傳時間： 2016-10-07
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上傳時間： 2014-01-10
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資源簡介：模擬退火算法的基本思想是從一給定解開始,從鄰域中隨機產(chǎn)生另一個解,接受Metropolis準(zhǔn)則允許目標(biāo)函數(shù)在有限范圍內(nèi)變壞,它由一控制參數(shù)t決定,其作用類似于物理過程中的溫度T,對于控制參數(shù)的每一取值,算法持續(xù)進行“產(chǎn)生—判斷—接受或舍去”的迭代過程,對應(yīng)著...
上傳時間： 2013-12-25
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上傳用戶：exxxds
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上傳時間： 2014-01-18
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上傳時間： 2013-12-15
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上傳時間： 2015-02-06
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資源簡介：模擬退火算法在貸款組合優(yōu)化決策中的應(yīng)用
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資源簡介：使用模擬退火算法（SAA）解決0－1背包問題
上傳時間： 2013-12-31
上傳用戶：shus521
資源簡介：遺傳算法和模擬退火算法相結(jié)合的并行實現(xiàn)
上傳時間： 2014-01-21
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資源簡介：簡潔得模擬退火算法，用來求函數(shù)得極值問題，有興趣得可以看看。里面提出了一個問題，有興趣得可以做一個實驗
上傳時間： 2015-02-27
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資源簡介：用模擬退火算法求解TSP問題
上傳時間： 2015-03-06
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資源簡介：模擬退火算法的資料
上傳時間： 2015-03-08
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資源簡介：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的tsp的模擬退火算法的matlab實現(xiàn)
上傳時間： 2015-03-09
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上傳時間： 2014-12-03
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上傳時間： 2015-03-14
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資源簡介：模擬退火算法 模擬退火算法(Simulated Annealing,簡稱SA算法)是模擬加熱熔化的金屬的退火過程，來尋找全局最優(yōu)解的有效方法之一。 模擬退火的基本思想和步驟如下： 設(shè)S＝{s1,s2,…,sn}為所有可能的狀態(tài)所構(gòu)成的集合， f：S—R為非負代價函數(shù)，即優(yōu)化問題抽象...
上傳時間： 2014-01-02
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資源簡介：用matlab語言編寫模擬退火算法，實現(xiàn)0－1被包問題
上傳時間： 2015-04-07
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資源簡介：本代碼包包含一個模擬退火算法的c++程序。此外還有其他一些源碼，這在該壓縮包中，有一個readme文檔，對其進行了詳細說明。
上傳時間： 2013-12-20
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資源簡介：以一個簡單的例子說明模擬退火算法的思想。 模擬退火法求函數(shù)f(x,y) = 5sin(xy) + x^2 + y^2的最小值，對理解模擬退火算法是一個很好的程序示例。
上傳時間： 2015-04-13
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資源簡介：本程序用模擬退火算法實現(xiàn)了旅行商問題（tsp問題）
上傳時間： 2013-12-23
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資源簡介：模擬退火算法是為了避免求解最優(yōu)化出現(xiàn)局部極值的問題而提出的算法，保證最終的結(jié)果是全局最優(yōu)的，該matlab源程序能在matlab環(huán)境中實現(xiàn)
上傳時間： 2014-10-12
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資源簡介：一些模擬退火算法及元代碼,可以用于解決TSP問題的等，我已經(jīng)驗證過了 可以的，速度比較快，大家可以下載試試！
上傳時間： 2015-04-27
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