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  1. 模拟退火例子1

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  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
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:8.91kb
    • 提供者:刘明
  1. 模拟退火例子2

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  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
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:10.82kb
    • 提供者:刘明
  1. 模拟退火例子3

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  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
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:5.91kb
    • 提供者:刘明
  1. shenjingwangluozaigaijincengliulengquemxingzhdying

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  2. 一片关于神经网络应用的论文,“神经网络在改进层流冷却系统中的应用”
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:237.61kb
    • 提供者:李莉
  1. TSPSA.模拟退火算法SA求解TSP旅行商问题

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  2. 模拟退火算法SA求解TSP旅行商问题。可以自己设定初始温度和冷却温度,SA simulated annealing algorithm for solving traveling salesman problem TSP. Can be set for the initial temperature and cooling temperature
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2017-03-23
    • 文件大小:656byte
    • 提供者:yourchen
  1. moyituhuo

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  2. 模拟退火算法的基本思想是从一给定解开始,从邻域中随机产生另一个解,接受Metropolis准则允许目标函数在有限范围内变坏,它由一控制参数t决定,其作用类似于物理过程中的温度T,对于控制参数的每一取值,算法持续进行“产生—判断—接受或舍去”的迭代过程,对应着固体在某一恒定温度下的趋于热平衡的过程,当控制参数逐渐减小并趋于0时,系统越来越趋于平衡态,最后系统状态对应于优化问题的全局最优解,该过程也称为冷却过程,由于固体退火必须缓慢降温,才能使固体在每一温度下都达到热平衡,最终趋于平衡状态,因此控制
  3. 所属分类:Algorithm

    • 发布日期:2017-04-11
    • 文件大小:791byte
    • 提供者:hujiang
  1. Simulatedannealing

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  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。 模拟退火算法能使问题解达到全局最优,这个程序用C#实现,简单易懂,能抓住该算法的精髓。-Simulated annealing algorithm derived from the principle of solid annealing, heating the solid to the
  3. 所属分类:Algorithm

    • 发布日期:2017-04-26
    • 文件大小:65.67kb
    • 提供者:Lucy
  1. stimulated_annealing_toolbox

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  2. Matlab模拟退火算法工具箱,它由冷却进度表(Cooling Schedule)控制,包括控制参数的初值t及其衰减因子Δt、每个t值时的迭代次数L和停止条件S。-stimulated annealing toolbox
  3. 所属分类:matlab

    • 发布日期:2017-04-03
    • 文件大小:59.77kb
    • 提供者:Frank
  1. asamin_1[1].36.tar

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  2. 模拟退火算法,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。-Simulated annealing algorithm, simulated annealing algorithm derived from the principle of solid annealing, heating the solid to the full hig
  3. 所属分类:matlab

    • 发布日期:2015-08-27
    • 文件大小:11.05kb
    • 提供者:肖晶
  1. TSP

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  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,
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-06
    • 文件大小:114.35kb
    • 提供者:IT农夫
  1. Monte_Carlo_simulation_cool

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  2. 蒙特卡罗模拟随机数是最好的方式,本程序设计在552nm脉冲后,再一左一右的657nm冷却脉冲,测试激发达到100 的概率,尤其考查蓝、绿及近红外波段-MATLAB 6.5 Monte Carlo simulation cool3.m This simulation cycles "num" number of atoms "steps" times, with a cooling sequence of a 657 nm cooling pulse from the right, the
  3. 所属分类:Algorithm

    • 发布日期:2017-03-30
    • 文件大小:5.87kb
    • 提供者:huhoo
  1. mnth

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  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
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-01
    • 文件大小:4.89kb
    • 提供者:leansmall
  1. control

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  2. 热轧带钢层流冷却系统的前馈反馈控制及其优化-Hot strip laminar cooling system and the optimization of feedforward and feedback control
  3. 所属分类:Mathimatics-Numerical algorithms

    • 发布日期:2017-04-06
    • 文件大小:376.51kb
    • 提供者:han012
  1. 32432

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  2. 快速冷却监控系统在汽包锅炉上的应用.failed to translate-failed to translate
  3. 所属分类:Mathimatics-Numerical algorithms

    • 发布日期:2017-05-02
    • 文件大小:613.55kb
    • 提供者:
  1. SA

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  2. 模拟退火算法   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
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-15
    • 文件大小:4.93kb
    • 提供者:and
  1. 1xy7z.ZIP

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  2. 汽轮发电机不同冷却介质对定子传热特性的影响Turbine generator stator heat transfer characteristics of different cooling medium on Impact-Turbine generator stator heat transfer characteristics of different cooling medium on Impact
  3. 所属分类:Mathimatics-Numerical algorithms

    • 发布日期:2017-05-07
    • 文件大小:1.29mb
    • 提供者:
  1. GSAA

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  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-S
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-03-31
    • 文件大小:4.82kb
    • 提供者:
  1. simulated-annealing

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  2. 模拟退火算法得益于材料的统计力学的研究成果。统计力学表明材料中粒子的不 同结构对应于粒子的不同能量水平。在高温条件下,粒子的能量较高,可以*和 重新排列。在低温条件下,粒子能量较低。如果从高温开始,非常缓慢地降温(这个过 程被称为退火),粒子就可以在每个温度下达到热平衡。当系统完全被冷却时,最终形 成处于低能状态的晶体。-simulated annealing
  3. 所属分类:matlab

    • 发布日期:2017-04-10
    • 文件大小:1.3kb
    • 提供者:zuichibi
  1. 2D-bodyfited

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  2. 二维适体坐标clear算法来预测电子冷却传热-PROGRAM FOR collocated gird system IN SIMPLER ALGRITHM REVISED BY QU ZG TO PREDICT HEAT TRANSFER IN ELECTRONIC COOLING
  3. 所属分类:Algorithm

    • 发布日期:2017-04-08
    • 文件大小:14.77kb
    • 提供者:TANG Zhen
  1. 3D-bodyfited

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  2. 三维clear算法模型来预测电子冷却传热-3-d PROGRAM FOR collocated gird system IN SIMPLER ALGRITHM TO PREDICT HEAT TRANSFER IN ELECTRONIC COOLING
  3. 所属分类:Algorithm

    • 发布日期:2017-04-05
    • 文件大小:17.49kb
    • 提供者:TANG Zhen
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