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Simulated Annealing (SA) is a smart (meta)-heuristic for Optimization. Given a cost function in a large search space, SA replaces the current solution by a random "nearby" solution. The nearby solution is chosen with a probability that depends on the
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蚂蚁优化蛋白质序列，找到蛋白质序列的能量函数的最小值-Ant colony optimization for protein sequences, protein sequences to find the minimum energy function
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基于改进粒子群算法的节能调度下多目标负荷最优分配 -Particle swarm optimization based on improved energy-saving scheduling optimal allocation under the multi-objective particle swarm optimization based on improved energy-efficient multi-objective scheduling optimal allocation
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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
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风力发电运行最大风能追踪控制S函数优化代码，实现了风力发电运行时发电机模型的M语言编程
-Wind power tracking control of the largest wind energy S function optimization code, run-time to achieve a wind power generator model M-language programming
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模拟退火算法——组合优化
模拟退火算法主要用于解决组和优化问题，它是模拟物理中晶体物质的退火过程而开发的一种优化算法。在对固体物质进行模拟退火处理时，通常先将它加温熔化，使其中的粒子可*，然后随着温度的逐渐下降，粒子也逐渐形成了低能态的晶格。若在凝结点附近的温度下降速率足够慢，则固体物质一定会形成最低能态的基态。
对于组合优化问题来说，它也有这样的类似过程。组合优化问题解空间中的每一点都代表一个具有不同目标函数值的解。所谓优化，就是在解空间中寻找目标函数最小（大）解的过程。若把目标
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刘振亚 《智能电网知识读本》旨在让社会公众更多地了解智能电网知识，更好地理解和支持智能电网建设。主要内容包括中国电力概况、坚强智能电网、智能电网与能源资源优化、智能电网与新能源发电、智能电网与可靠供电、智能电网与和谐用电、智能电网与信息通信、智能电网前沿技术、智能电网工程实践等。
全书内容全面、资料翔实、图文并茂、通俗易懂，对普及智能电网知识将会起到很好的推动作用。-Liu Zhenya, " smart grid knowledge readers" designed t
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最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。
-Least-squares method (also known as least squares) is a mathematical optimization techniques. It does thi
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Plug_In并联式混合动力汽车实时优化能量管理策略Plug_In parallel hybrid vehicle real-time optimization of energy management strategy-Plug_In parallel hybrid vehicle real-time optimization of energy management strategy
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经表皮能量传输系统电气参数优化设计The epidermal energy transmission system for electrical parameters optimization design-The epidermal energy transmission system for electrical parameters optimization design
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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
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水电能源经济运行，进行最优化计算，求解最大发电效益的运行过程。-Hydropower energy economy to run the optimization calculation for the largest power generation efficiency during operation.
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同时考虑了应用的实时性和网络的能源有效性，提出了一种基于GA的嵌套优化技术，并在多跳聚簇网络中进行能源高效的任务分配-Taking into account the energy efficiency of real-time application and network optimization technique based on GA nested, and energy efficient task allocation in multi-hop clustered network
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grabcut中能量优化函数实现，grabcut算法是对graph cut算法的改进-grabcut implementation of energy optimization function, grabcut graph cut algorithm is Algorithm
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从数控机床能耗角度出发，以切削参数为变量，以降低数控机床能耗为目标，在实际加工经验公式的基础上，考虑机床性能和刀具约束条件，建立数控机床能耗模型，采用粒子群优化算法对目标函数寻优求解，利用优化后的切削参数进行加工，能明显地降低能耗。-Optimization design of numerical control tool energy base on cutting paramenters
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从数控机床能耗角度出发，以切削参数为变量，以降低数控机床能耗为目标，在实际加工经验公式的基础上，考虑机床性能和刀具约束条件，建立数控机床能耗模型，采用粒子群优化算法对目标函数寻优求解，利用优化后的切削参数进行加工，能明显地降低能耗。-From the perspective of CNC machine tool consumption to cutting parameters as variables , in order to reduce the energy consumption o
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从数控机床能耗角度出发，以切削参数为变量，以降低数控机床能耗为目标，在实际加工经验公式的基础上，考虑机床性能和刀具约束条件，建立数控机床能耗模型，采用粒子群优化算法对目标函数寻优求解，利用优化后的切削参数进行加工，能明显地降低能耗。-From the perspective of CNC machine tool consumption to cutting parameters as variables , in order to reduce the energy consumption o
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The presence of different energy carriers as well as the advent of new multi-generation technologies such as combined heat and power (CHP) at homes necessitates designing an integrated model for optimal operation of such multi-carrier energy home. A
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人工鱼群算法及其应用源码，经测试成功运行。可对照《人工鱼群算法及其应用》学习。-Fish (Swarm Algorithm AFSA, Artificial) is a kind of swarm intelligence bionic energy optimization algorithm, which is proposed by Dr. Li Xiaolei in 2002. The algorithm gives the artificial fish vision, smell,
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optimization energy hub planning
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