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  1. 关于模拟退火的C++代码，很有用的

  2. 模拟退火是一种常用的算法，最早是针对组合优化的。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2009-05-08
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：thruddy

  1. 模拟退火算法 （matlab）

  2. 关于matlab的模拟退火算法程序包，内含介绍

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-11
    • 文件大小：490kb
    • 提供者：magicgrass

  1. C#数值计算之模拟退火法简介

  2. 呵呵，这是一个小例子，里面包含了所有模拟退火的思想，可以参考参考啊！

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2009-05-16
    • 文件大小：9kb
    • 提供者：tianyuan5200

  1. 模拟退火，禁忌搜索，遗传算法，神经网络-MATLAB程序合集

  2. 模拟退火，禁忌搜索，遗传算法，神经网络-MATLAB程序合集

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-08-11
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：yajing_07

  1. 智能算法详细ppt课件（遗传算法，模拟退火，禁忌搜索）

  2. 智能算法详细的ppt课件其中包括遗传算法，模拟退火，禁忌搜索。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-08-26
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：fgfg54321

  1. 数学建模算法 模拟退火MATLAB程序 神经网络 遗传算法

  2. 模拟退火，禁忌搜索，遗传算法，神经网络-MATLAB程序合集

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-07-17
    • 文件大小：6kb
    • 提供者：hualh

  1. 数学建模 现代算法 人工神经网络 模拟退火 遗传算法 禁忌搜索

  2. 现代算法是80年代初兴起的启发式算法，这些算法包括禁忌算法，模拟退火，遗传算法，人工神经网络。他们有一个共同的目标----求NP-hard组合优化问题，such as TSP,QAP,JSP等问题的效果很好

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-01-28
    • 文件大小：258kb
    • 提供者：QQ183504624com

  1. 模拟退火算法工具箱的使用

  2. 熟练的应用模拟退火，可以快速的解决一些需要模拟退火解决的问题。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-07-31
    • 文件大小：59kb
    • 提供者：krliukang2011

  1. 模拟退火，禁忌搜索，遗传算法，神经网络

  2. matlab的源程序，智能优化算法中关于模拟退火，禁忌搜索，遗传算法，神经网络

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-11-18
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：jenshan

  1. 传统的模拟退火算法（简单，有效，通俗易懂）

  2. 传统的模拟退火算法 模拟退火算法是20世纪80年代初期发展起来的一种求解大规模组合优化问题的随机性方法。它以优化问题的求解与物理系统退火过程的相似性为基础，利用Metropolis算法并适当地控制温度的下降过程实现模拟退火，从而达到求解全局优化问题的目的。 算法详细介绍及代码来源：http://www.cnhup.com

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-01-13
    • 文件大小：277kb
    • 提供者：ttataat

  1. 模拟退火，禁忌搜索，遗传算法，神经网络-MATLAB程序合集

  2. 模拟退火，禁忌搜索，遗传算法，神经网络-MATLAB程序合集，有一定学习帮助噢

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-09-12
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：dwensir

  1. MATLAB模拟退火

  2. 使用Matlab用模拟退火（SA）解决VRP问题。 matlab，模拟退火，vrp问题

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-06-05
    • 文件大小：19kb
    • 提供者：xxxxzn

  1. 模拟退火，禁忌搜索，遗传算法，神经网络-MATLAB程序合集.zip

  2. 模拟退火，禁忌搜索，遗传算法，神经网络-MATLAB程序合集.zip

  3. 所属分类：bada

    • 发布日期：2020-01-15
    • 文件大小：6kb
    • 提供者：qq_43371778

  1. 4.1 模拟退火算法介绍.ppt

  2. 模拟退火算法（ Simulated Annealing；SA） 最早的想法是由N.Metropolis 等人于1953 年所提出，在当时并沒有受到重视。 直到1983 年由Kirkpatrick et al. 提出蒙特卡罗模拟（MonteCarlo Simulated）概念的随机搜索技巧，利用此方法来求解的组合优化问题时，才使此演算法受到重视。 它以优化问题求解过程与物理系统退火过程之间的相似性为基础，利用Metropolis准则并适当地控制温度的下降过程实现模拟退火，从而达到求解全局优化问题的

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-06-18
    • 文件大小：269kb
    • 提供者：qq_40202689

  1. 遗传算法，带模拟退火，带适应度为负数的处理方案 Matlab

  2. 遗传算法（GA），带模拟退火处理方式，带适应度为负数时，选择的处理方式。大家可以参考一下，及时交流。遗传算法（GA），带模拟退火处理方式，带适应度为负数时，选择的处理方式。大家可以参考一下，及时交流。遗传算法（GA），带模拟退火处理方式，带适应度为负数时，选择的处理方式。大家可以参考一下，及时交流。遗传算法（GA），带模拟退火处理方式，带适应度为负数时，选择的处理方式。大家可以参考一下，及时交流。遗传算法（GA），带模拟退火处理方式，带适应度为负数时，选择的处理方式。大家可以参考一下，及时交流。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-12-12
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：qq_37422545

  1. Modern-Optimization-with-R:这本书的目的是在一个文档中收集与现代优化方法或元启发法相关的最相关概念的代码（例如，模拟退火，禁忌搜索，遗传算法，差分进化和粒子群优化），展示了这些概念和可以使用开源R工具解决这些方法-

  2. Modern-Optimization-with-R:这本书的目的是在一个文档中收集与现代优化方法或元启发法相关的最相关概念的代码（例如，模拟退火，禁忌搜索，遗传算法，差分进化和粒子群优化），展示了这些概念和可以使用开源R工具解决这些方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-24
    • 文件大小：52kb
    • 提供者：weixin_42102634

  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. scikit-opt：遗传算法，粒子群优化，模拟退火，蚁群优化算法，免疫算法，人工鱼群算法，差异进化和TSP（旅行推销员）-源码

  2. Python中的群智能（遗传算法，粒子群优化，模拟退火，蚁群算法，免疫算法，Python中的人工鱼群算法） 文档： : 文档： : 源代码： : 帮助我们改善scikit-opt 安装 pip install scikit-opt 对于当前的开发人员版本： git clone gitgithub.com:guofei9987/scikit-opt.git cd scikit-opt pip install . 特征 功能1：UDF UDF （用户定义的函数）现在可用！ 例如，您

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：76kb
    • 提供者：weixin_42181693

  1. HeuristicOptimizationHW：包括一些针对仓库问题的元启发式和启发式方法的应用。 这些方法是：蛮力，贪婪，分支定界，可变邻域搜索，模拟退火，禁忌搜索，遗传算法，蚁群优化-源码

  2. HeuristicOptimizationHW：包括一些针对仓库问题的元启发式和启发式方法的应用。 这些方法是：蛮力，贪婪，分支定界，可变邻域搜索，模拟退火，禁忌搜索，遗传算法，蚁群优化

  3. 所属分类：其它

  1. PySR：通过规则化的演化和模拟退火，在PythonJulia中进行简单，快速和并行的符号回归-源码

  2. （在python中像py一样发音，然后在Surface中像sur一样发音） 基于Julia并由Python接口的并行符号回归。 使用正则演化，模拟退火和无梯度优化。 请查看以获取此软件包的纯Julia后端。 符号回归是针对低维问题的一种非常可解释的机器学习算法：这些工具搜索方程空间以找到近似数据集的代数关系。 还可以通过使用神经网络作为代理将这些方法扩展到高维空间，如，我们将其应用于N体问题。 在这里，本质上是使用符号回归将神经网络转换为解析方程。 因此，这些工具同时提供了一种解释深度模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：32kb
    • 提供者：weixin_42131316
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