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模拟退火程序
- 以一个简单的例子说明模拟退火算法的思想。 模拟退火法求函数f(x,y) = 5sin(xy) + x^2 + y^2的最小值，对理解模拟退火算法是一个很好的程序示例。-to a simple example illustrates the simulated annealing algorithm thinking. Simulated Annealing for the function f (x, y) = 5sin (xy) x ^ 2 y ^ 2 minimum, the right u
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
SA
- 模拟退火GUI演示，利用模拟退火算法求全局最大值最小值-Simulated annealing GUI demonstration, the use of simulated annealing algorithm seeking the global maximum value of the minimum
TSP
- 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，
MainFrm
- 利用模拟退火法计算求取两座城市之间距离的最小值。-The simulated annealing method to obtain the minimum distance between two cities.
mnth
- 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
modern_youhua
- 现代最优化算法（有170多页的PPT，2010年的） 分为三个部分 Part 1 概论 Part 2 模拟退火算法 Part 3 遗传算法 现在常用的优化算法 禁忌搜索算法 模拟退火算法 遗传算法 人工神经网络 蚁群算法 粒子群算法 混合算法-Modern optimization algorithm is divided into three parts Part 1 Part 2 Introduction Part 3 simul
Opt_Simu
- 模拟退火算法求函数 f(x)的最小值点， 且 l <= x <= u f为待求函数，x0为初值点，l，u分别为搜索区间的上下限，kmax为最大迭代次数 q为退火因子，TolFun为函数容许误差 算法第一步根据输入变量数，将某些量设为缺省值- Simulated annealing algorithm of a function f (x) the minimum point, and l < = x < = u f is the unknown fun
MyHamming
- 模拟退火算法求函数 f(x)的最小值点， 且 l <= x <= u f为待求函数，x0为初值点，l，u分别为搜索区间的上下限，kmax为最大迭代次数 q为退火因子，TolFun为函数容许误差 算法第一步根据输入变量数，将某些量设为缺省值- Simulated annealing algorithm of a function f (x) the minimum point, and l < = x < = u f is the unknown fun
CandM
- 模拟退火程序。f(x,y) = 5sin(xy) + x^2 + y^2的最小值，对理解模拟退火算法是一个很好的程序示例。-to a simple example illustrates the simulated annealing algorithm thinking. Simulated Annealing for the function f (x, y) = 5sin (xy) x ^ 2 y ^ 2 minimum, the right understanding of simula
新建文件夹
- 利用MATLAB语言对该算法寻优过程进行了仿真，仿真结果表明该算法可以找出全局最优解。(The optimization process of the algorithm is simulated by using MATLAB language. The simulation results show that the algorithm can find the global optimal solution.)
monituihuo
- 利用模拟退火算法计算f(x)=xcos(5*pi*x)+3.5在区间【-1，2.5】上的最小值(The minimum value of F (x) =xcos (5*pi*x) +3.5 in the interval [-1, 2.5] is calculated by using simulated annealing algorithm)
模拟退火算法计算函数最小值以及SVM参数寻优
- 利用模拟退火算法求解已知函数的最小值，即模拟退火算法寻优问题，可以广泛推广。(Using simulated annealing algorithm to solve the minimum of the known function, that is, the simulated annealing algorithm optimization problem, can be widely promoted.)
StimulatedAnnealing
- 基于MATLAB的模拟退火，利用metroplis过程求解多变量下函数的最小值点。(simulated annealing)
模拟退火法求解非线性函数问题
- 模拟退火法求解非线性函数问题。结合非线性函数最小值问题，给出求解其最小值的模拟退火法步骤和源程序。(Solving nonlinear function problem by simulated annealing)
模拟退火算法
- 提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的径向基(RBF)网络参数优化算法,首先利用减聚类算法确定网络径向基函数中心的个数,再用PSO算法优化径向基函数的中心及宽度,最后用PSO算法训练隐含层到输出层的网络权值,找到神经网络权值的最优解,以达到优化神经网络学习的目的。最后,通过一个实验与最小二乘法优化的神经网络进行了比较,验证了算法的有效性。(Particle swarm optimization (PSO) optimization of RBF network)
美赛模拟退火教案
- 主要解决组合优化问题，随机产生值，从值到解，求最大值最小值(in short, mainly solve the optimization. Find the maximum and minimum.)
模拟退火算法
- 函数y=sin(x)/x，x的取值区间为[1，13]，应用模拟退火算法求解函数在此区间的最小值。 x的初始值在[1，13]随机取值。(The function y = sin (x) / x, the value range of X is [1,13], and the simulated annealing algorithm is applied to solve the minimum value of the function in this range The initial val