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搜索资源 - simulated annealing selection
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因课程需要，编写了C语言的模拟退火算法，其中随机数的产生方法至关重要。-curriculum needs, the preparation of the C language simulated annealing algorithm, the number of random selection is crucial.
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This demo nstrates the use of the reversible jump MCMC simulated annealing for neural networks. This algorithm enables us to maximise the joint posterior distribution of the network parameters and the number of basis function. It performs a global se
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98年全国大学生数学建模竞赛B题“水灾巡视问题”，是一个推销员问题，本题有53个点，所有可能性大约为exp(53),目前没有好方法求出精确解，既然求不出精确解，我们使用模拟退火法求出一个较优解,将所有结点编号为1到53,1到53的排列就是系统的结构,结构的变化规则是:从1到53的排列中随机选取一个子排列,将其反转或将其移至另一处,能量E自然是路径总长度。具体算法描述如下：步1： 设定初始温度T，给定一个初始的巡视路线。步2 ：步3 --8循环K次步3：步 4--7循环M次步4：随机选择路线的一段
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基于混沌粒子群与模拟退火优化算法的最小二乘支持向量机参数自选择方法-Based on Chaotic Particle Swarm Optimization and Simulated Annealing least squares support vector machine parameter self-selection method
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模拟退火算法进行特征选择和参数优化的经典论文-Simulated annealing algorithm for feature selection and parameter optimization of the classic papers
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基于模拟退火的粒子群算法，基于自然选择的粒子群算法，基于杂交的粒子群算法-Based on simulated annealing particle swarm algorithm, based on natural selection, particle swarm optimization, particle swarm optimization based on hybrid
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粒子群求解无约束优化问题，包括基本粒子群算法，改进的粒子群算法，还有基于自然选择的粒子群算法和模拟退火的粒子群算法-Swarm for unconstrained optimization problems, including particle swarm algorithm, the improved particle swarm optimization, as well as natural selection based on PSO and simulated annealing p
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基于M5（2-opt领域）选择策略的模拟退火算法，手动编写，实现的效果也相当不错！-Based on M5 (2-opt the field) selection strategy simulated annealing algorithm, written by hand, to achieve the effect is quite good!
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旅行商问题是一个典型的NP完全性问题。本文基于改进的自适应遗传
算法设计并开发了一个求解旅行商问题的软件程序，并将此程序进行了48
个城市的TSP问题计算，与模拟退火算法的计算过程及计算结果进行了比
较。文中给出了遗传算法在解决TSP问题中的参数选择和编码方式、适应
度函数的设计、种群的初始化和遗传算子的详细设计。通过对此程序的改
装，即可用于其他NP完全性问题的求解。-The traveling salesman problem is a typical NP proble
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模拟退火算法求解旅行商问题
程序使用的参数说明：初始温度的选取方法：取一个确定值：280度
状态被接受的条件：如果delta f < 0, 则At = 1，否则At = exp(-delta f / t)
降温算法：采用等比例下降的方法，比例系数为0.95
同一温度内计算结束的条件： 在每个温度下采用固定的迭代次数，Lk=100n，n为城市数；
算法结束条件：
当相邻三个温度得到的解无任何变化时算法停止。
-Simulated annealing algo
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3种分别基于选择、交叉、模拟退火的混合粒子群算法，matlab编程。-Were based on three kinds of selection, crossover, hybrid particle swarm simulated annealing algorithm, matlab programming.
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lingjian.m-----蒙特卡罗方法
lingjian.m使用零件初始值，用蒙特卡罗方法算出总费用。其中使用了自己编制的正态分布随机数发生器产生正态分布随机数。lingjian.m是对蒙特卡罗方法的一次练习。
accyouhua为标定值的函数，而lingjian不是一个函数，在其中已给出了一组标定值的值。
退火确定标定值/unitanneal()----模拟退火
连续型多个变量组合优化问题
这是对模拟退火方法的一次练习，结果证明模拟退火确实是一
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lingjian.m-----蒙特卡罗方法
lingjian.m使用零件初始值，用蒙特卡罗方法算出总费用。其中使用了自己编制的正态分布随机数发生器产生正态分布随机数。lingjian.m是对蒙特卡罗方法的一次练习。
accyouhua为标定值的函数，而lingjian不是一个函数，在其中已给出了一组标定值的值。
退火确定标定值/unitanneal()----模拟退火
连续型多个变量组合优化问题
这是对模拟退火方法的一次练习，结果证明模拟退火确实是一
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由于K-means 聚类方法对遥感图像进行分类时，对训练样本的选取依赖性很大，容易陷入局部最优的陷阱的情况，本文提出利用模拟退化算法对K-means 的聚类进行优化以获得
全局最优解的分类新方案。并以多波段影像为例进行验证分析，结果表明该方法可行，收敛
结果优于K-means 聚类算法，分类精度相对传统的K-means 算法更高。-Because K-means clustering classification depend on the training sample selecti
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基于混沌粒子群与模拟退火优化算法的最小二乘支持向量机参数自选择方法-Based on Chaotic Particle Swarm Optimization Algorithm and Simulated Annealing least squares support vector machine parameters from selection method
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基于混沌粒子群与模拟退火优化算法的最小二乘支持向量机参数自选择方法-Based on Chaotic Particle Swarm Optimization Algorithm and Simulated Annealing least squares support vector machine parameters from selection method
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本资源是Mgasa算法解决TSP问题的Matlab代码，资源中包括mgasa_main(Mgasa算法解决TSP问题代码)，mgasa_fitness(适应度求取函数代码)，mgasa_annealing(Mgasa算法中模拟退火代码)，mgasa_select(遗传算法中选择函数代码)，mgasa_crossover(遗传算法中染色体交叉互换函数代码)，mgasa_mutation(遗传算法中基因突变函数代码)，mgasa_change(Mgasa算法中选择过程代码)。同时代码中有Locati
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特征选择算法，可根据自己需要进行修改，简单易懂。(Feature selection algorithm can be modified according to its own needs, easy to understand.)
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近红外光谱(NIRS)是一种间接分析技术,其应用需建立相应的校正模型。为了提高模型的解释能力、预测准确度和建模效率,需要对NIRS 进行波长选择,优选最小化冗余信息。选用蚁群优化(ACO)、遗传优化(GA)、粒子群优化(PSO)、随机青蛙(RF)和模拟退火(SA)5 种智能优化算法对烟叶总氮和烟碱近红外光谱数据进行特征波长选择,结合偏最小二乘(PLS)算法,构建了多个烟叶总氮和烟碱的校正模型,(Near infrared spectroscopy (NIRS) is an indirect an
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