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模拟退火源码
- 模拟退火算法 模拟退火算法(Simulated Annealing,简称SA算法)是模拟加热熔化的金属的退火过程，来寻找全局最优解的有效方法之一。 模拟退火的基本思想和步骤如下： 设S＝{s1,s2,…,sn}为所有可能的状态所构成的集合， f：S—R为非负代价函数，即优化问题抽象如下： 寻找s*∈S，使得f(s*)＝min f(si) 任意si∈S （1）给定一较高初始温度T，随机产生初始状态S （2）按一定方式，对当前状态作随机扰动，产生一个新的状态S’ S’＝S＋sign(η).δ 其中δ
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
GeneticAlgorithms_matlab
- X(t)=Asin(2*pi *f *t+ q)+n(t) 估计其中的参数为A，f， q。n(t)为随机噪声，服从正态分布。 其他的具体见附件中的程序 -X (t) = 4sin (2 * pi * f * t q) n (t) is estimated parameters A, f, q. N (t) of random noise, subject to normal. Other specific see annex to the proceedings
8queensProblem
- 搜索8皇后问题的第一个解。使用了两种方法：1.普通的回朔法搜索。 2.修改后的搜索（先搜索most contrainted变量的方法) 使用vc++.net 2003开发 -search of a solution. The use of two methods : 1. General Re search Schomburg law. 2. After the revised search (first search contrainted most variable method)
gaussianSrc
- The EM algorithm is short for Expectation-Maximization algorithm. It is based on an iterative optimization of the centers and widths of the kernels. The aim is to optimize the likelihood that the given data points are generated by a mixture of Gaussi
mergesortedvectors
- If we have two individually sorted vectors \"a\" and \"b\" but they are not sorted with respect to each other and we want to merge them into vector \"c\" such that \"c\" is also a sorted vector. Then c=mergesorted(a,b) can be used. -If we have two
sources_tanagra
- ADaM is a data mining and image processing toolkit-ADaM is a data mining and image processing t oolkit
Matlab_ToolBox(MachineVision)
- 来自澳大利亚Qeensland大学的计算机视觉Matlab工具箱。 This Toolbox provides a number of functions that are useful in computer vision, machine vision and related areas. It is a somewhat eclectic collection reflecting the author s personal interest in areas of photo
Substituter.java
- 代入法的启发示搜索 我的代码实现是：按照自然语言各字母出现频率的大小从高到低（已经有人作国统计分析了）先生成一张字母出现频率统计表（A）--------(e),(t,a,o,i,n,s,h,r),(d,l),(c,u,m,w,f,g,y,p,b),(v,k,j,x,q,z) ，再对密文字母计算频率，并按频率从高到低生成一张输入密文字母的统计表（B），通过两张表的对应关系，不断用A中的字母去替换B中的字母，搜索不成功时就回退，在这里回朔是一个关键。 -generation into a
multiboost-0.71.src.tar
- MultiBoost 是c++实现的多类adaboost酸法。与传统的adaboost算法主要解决二类分类问题不同，MultiBoost解决的是多类的分类问题，而并不是把多类转化成二类问题。-MultiBoost is a C++ implementation of the multi-class AdaBoost algorithm. AdaBoost is a powerful meta-learning algorithm commonly used in machine learning
Astar_TSP
- 用A星算法解决旅行商（货郎担）问题，附设计报告和测试用例-A Star algorithm used to solve TSP (traveling salesman) problems, with the design of reports and test cases
T-W
- 电厂风速和床温的数据,非常难得,希望大家珍藏!电厂风速和床温的数据,非常难得,希望大家珍藏!-Wind power and bed temperature data, is very rare, I hope everyone treasures! Plant bed temperature and wind speed data, a very rare, I hope everyone treasures!
750
- A branch-and-bound algorithm for asymmetric TSP
FuzzyShuixiang
- 这个程序是一个模糊逻辑控制器，用来控制一个简单的水箱模型，比较简单，是我自己设计的，或许能够给大家一些帮助。-This process is a fuzzy logic controller, used to control a simple tank model, relatively simple, is my own design, may be able to give you some help.
Matlabeg
- 基于 Ma t l a b语言的遗传算法工具箱支持二进制和浮点数编码方式， 并且提供了多种选择、 交叉、 变异的方法。 通过具体实例对 Ma t l a b的遗传 算法工具箱的用法进行 了说 明介绍.-The Ge ne t i c Al g or it h m To o l b ox ba s e d on Ma t l a b s u ppo ~s t h e b i na r y a nd f lo a t ， a n d t he r e a r e t
shengtai432
- 按自然法则计算的一个新分支：确定性退火技术 解决Job Shop调度问题的模拟退火算法改进-Calculated in accordance with the laws of nature a new branch: deterministic annealing to solve the Job Shop scheduling problem to improve the simulated annealing algorithm
T-Snake-model-for-image-segmentation
- ，本文提出了一种基于遗传算法的双T—Snake模型图像分割方法，它将双T—Snake模型解作为遗传算法的搜 索空间，这既继承了T—Snake模型的拓扑改变能力，又加快了遗传算法的收敛速度。由于它利用遗传算法的全局优 化性能，克服了Snake轮廓局部极小化的缺陷，从而可得到对目标的更精确的分割。将其应用于左心室MRI图像 的分割，取得了较好的效果。-This paper presents a genetic algorithm based on dual-T-Snake model f
lunwen
- 新一代高性能无人机飞控系统的研究与设计 张小林 赵宇博 范力思-I n o r de r t o cau se t he U A V f lig ht co nt r o l sy st e m has t he f o r mida ble da t a- ha ndling ca pa cit y , t h e lo w po we r lo ss , t he st r o ng f le x ibilit y an d a hig he r int e g r at io n