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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
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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
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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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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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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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anneal_SimulatedAnnealing.rar用C语言编写，能弥补Matlab中无现成模拟退火算法函数的不足-anneal_SimulatedAnnealing.rar C language, Matlab can make up for the non-existing simulated annealing function of inadequate
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vc6.0编写的用模拟退火算法，实现函数优化的源程序-vc6.0 prepared by the simulated annealing algorithm to achieve optimal function of the source
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这个是SA模拟退火求函数极值用c++编译的程序-the simulated annealing SA is seeking function using extreme procedures c compiler
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General simulated annealing algorithm-anneal Minimizes a function with the method of simulated annealing (Kirkpatrick et al., 1983)
ANNEAL takes three input parameters, in this order:
LOSS is a function handle (anonymous function or
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推荐一个实用的Matlab模拟退火工具箱，里面含有非常全的matlab语言模拟退火算法,包括了Matlab函数和6个例程。
-Recommend a practical simulated annealing Matlab toolbox, which contains a very wide of the simulated annealing algorithm matlab language, including the Matlab function and six routines
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模拟退火实现的连续函数优化问题。仿真效果良好-Simulated annealing to achieve the continuous function optimization problems. Simulation results
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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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模拟退火算法解决TSP问题，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，对当前解重复“产生新解→计算目标函数差→接受或舍弃”的迭代，并逐步衰减t值，算法终止时的当前解即为所得近似最优解-Simulated annealing algorithm to solve the TSP problem, combined with solid-annealing simulation optimiza
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用模拟退火算法实现求函数极值问题，c++原码-Simulated annealing algorithm demand function, extremal problem, c++ source
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Simulated annealing (SA) is a generic probabilistic metaheuristic for the global optimization problem of applied mathematics, namely locating a good approximation to the global optimum of a given function in a large search space. It is often used whe
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模拟退火算法，计算复杂函数极值，可以通过这个函数计算最值，得出最优解-Simulated annealing algorithm, the computational complexity of the function extreme value, you can calculate the value of this function, the optimal solution
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using simulated annealing to find optimum of 3D function
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通过例子讲解模拟退火法的优化原理和方法，浅显易懂！-The global minimum of function can be obtained by the simulated annealing algritm.
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BP神经网络，使用模拟退火（simulated annealing）进行优化。c#环境开发。-BP neural network,with simulated annealing function that optimize the convergence rate.
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