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模拟退火例子1
- 模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对
模拟退火例子2
- 模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对
模拟退火例子3
- 模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对
GA_suanfa
- 基因算法（GA） GA 是一种启发式的优化法 （heuristic optimization method）， 它是通过既定的随机搜索进行操作．优化问题的可能的解的集合被认为是 个体（individuals）组成的 人群（population）． 一个个体对它的环境的适应程度由它的 健康度（fitness）表示． -genetic algorithm (GA) GA is a heuristic optimization method (heuristic optimi method. 5)
AIsearchproblem
- 对于通常的九宫问题（八数码）的一个解决方案，程序中实现的三种搜索算法——深度，广度，启发式-Nine-palace for the usual problems (8 digital) of a solution, and procedures to achieve the three search algorithms- depth, breadth, heuristic
ant_colony
- 介绍了一种求解复杂优化问题的启发式算法--蚁群算法.该方法通过模拟蚁群对"信息素"的控制和利用进行搜索食物的过程-a distributed algorithm for the solution of combinatorial optimization problems which was inspired by the observation of real colonies of ants. We apply ACS to both symmetric and asymme
zhinengdianwang
- 基于 MAS 建立的分布并行计算环境，其任务调度问题具有新的特点 对于基于MAS 的配电快速仿真与模拟系统，以配电 网三相状态估计为例，建立了新的调度问题模型，提出了基于FCM 的启发式任务调度优化方法 该方法利用模糊C 均值聚类分析 算法对独立任务进行聚类分析，避免了在超大解空间中用基于搜索的方法去寻求最优解的做法 该方法具有线性时间复杂度，而 且通过大量算例表明它总是能够在合理的时间内获得次优解或最优解，使masDSE 的性能有明显改善-In the distributed pa
relixue
- 传算法是一种基于生物进化原理的启发式并行搜索和优化技术，常被用于优化计算。该文针对经典遗传算法在多目标优化计算中存在的不足，结合热力学中熵的概念，利用约束交叉、适应度共享技术来进行多目标函数的优化计算。实验结果显示这种改进型遗传算法能得到一个较好的Ｐａｒｅｔｏ优集。 -Propagation algorithm is a heuristic based on the principle of biological evolution parallel search and optimiza
FF
- FF规划器是智能规划界最富盛名的作品，采用经典的前向搜索方法，结合启发式算法有效提高了规划算法搜索效率，在多次世界规划大赛中都有好的名次。-The FF planning is the most famous works of intelligent planning community, using classical forward search method, combined with heuristic algorithm to effectively improve the plan
classical-GA-method
- 遗传算法是计算机科学人工智能领域中用于解决最优化的一种搜索启发式算法，是进化算法的一种。这种启发式通常用来生成有用的解决方案来优化和搜索问题。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。-In the field of artificial intelligence, a genetic algorithm (GA) is a search heuristic that mimics the process of natural selec
liziqun
- 粒子群优化是一种新兴的基于群体智能的启发式全局搜索算法，粒子群优化算法通过粒子间的竞争和协作以实现在复杂搜索空间中寻找全局最优点。-Particle swarm optimization is a new global search heuristic algorithm based on swarm intelligence, particle swarm optimization algorithm by particle competition and collaboration to a
FSFLA
- 蛙跳算法（SFLA）是一种全新的启发式群体进化算法，具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力。-Leapfrog algorithm (SFLA) is a new heuristic population evolutionary algorithm, with high computational performance and excellent global search ability.
TheEightDigits
- 运用启发式搜索算法，用来解决一个简单的八数码问题。这里用的是A星算法。-Using heuristic search algorithm, which is used to solve a simple eight digital problem. Here is A star algorithm.
1002
- 十五数码问题：使用启发式搜索算法——A*算法求解十五数码问题-Fifteen digital problems: the use of heuristic search algorithm- A* algorithm to solve fifteen digital problems
8pu
- 利用A*启发式搜索算法解决8puzzle问题 -solve 8 puzzle problem using a* algorithm
蚁群算法
- 路径规划是水下潜器智能控制的关键技术之一，其任务是在已知障碍物的环境中按照某一 最优指标寻找一条从起始点到目标点的无碰路径。使用蚁群算法对水下潜器三维空间路径规划问 题进行了研究，以 ACS 算法为基础设计了路径优化搜索算法，详细讨论了信息素表示方法、路径 点选取原则、启发式函数设计和信息素更新规则，给出了算法的具体流程，仿真实验结果表明， 该算法能够方便有效的实现三维空间中的路径规划。(Path planning is one of the key technologies of unde
Asuanfa
- 建立一个30*30带障碍的小地图，包括起点和终点。寻找最短路径。(Create a small map of 30*30 with obstacles, including starting and ending points. Find the shortest path.)
astardemo
- A*搜寻算法俗称A星算法。A*算法是比较流行的启发式搜索算法之一，被广泛应用于路径优化领域[。它的独特之处是检查最短路径中每个可能的节点时引入了全局信息，对当前节点距终点的距离做出估计，并作为评价该节点处于最短路线上的可能性的量度。(A * search algorithm commonly known as A Star algorithm. A * algorithm is one of the more popular heuristic search algorithms and is
Astar
- A*算法是一种静态路网中求解最短路径最有效直接的搜索方法，也是许多其他问题的常用启发式算法，他考虑了全局的信息，可以在一些情况下蜕化为迪杰斯特拉算法以及扫描时算法，本程序文件是利用A*算法进行一个航路规划(A * algorithm is a static road network to solve the shortest path is the most effective and direct search method, is also a lot of other problems c
chapter7
- 模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e(-ΔE/(kT))，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始