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  1. 模拟退火算法.ipynb

  2. 里面有较详细的对退火算法的分析,并且利用python对退火算法进行描述,最后利用模拟退火算法解决了经典的tsp问题
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-03-01
    • 文件大小:30kb
    • 提供者:themarshal
  1. Curve_Fitting_Genetic_Algorithms:人工智能的应用。相对于模拟退火算法(无偏爬坡),着眼于遗传算法(进化搜索)的性能。我们还将查看变化的参数以及它们对所得曲线拟合表达式的适应度得分的结果-源码

  2. 遗传算法的曲线拟合 由Max Wiesner *前往projectDetails.ipynb进行运行和测试模拟 高级别简报 在这个项目中,我们将研究遗传算法如何使用进化搜索来变异多个世代,以找到回归曲线目标。我们将把结果与汇总退火算法进行比较,并查看通过这两种方法获得的总体适用性,以及两者之间的运行时间差异。我们将运用这些技术来估计以下五个功能。 性能还将取决于我们在下面列出的每种算法的不同输入。注意,该项目的主要重点是遗传算法和进化搜索,而不是汇总退火算法,因此,我们将不深入分析随温度,冷却速
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-19
    • 文件大小:430kb
    • 提供者:weixin_42111465
  1. 模拟退火算法解决函数问题.ipynb

  2. 模拟退火算法解决函数问题
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2021-04-01
    • 文件大小:52kb
    • 提供者:qq_43488163