Matlab的模拟退火算法工具包下载 [问题点数:0分]

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模拟退火算法工具箱(很全)
模拟退火是种求优化问题的智能算法,相信这个工具箱能为学习它带来些帮助!祝学习愉快
MATLAB——模拟退火算法工具箱机器应用
本代码主要利用MATLAB工具MATLAB——<em>模拟退火算法</em>工具箱机器应用的仿真
模拟退火算法工具箱及其应用
SAT的使用只需要调用主函数simulannealbnd即可,函数simulannealbnd则调用函数simulanneal对模拟问题进行求解。
MATLAB模拟退火算法模板
为了参加国赛,这几天学了<em>模拟退火算法</em>,整理下当做模板方便国赛的时候用。nn模拟退火用于处理最优化问题,可以求出当目标函数取得最小值时的决策变量的值。nn在编写程序时需要根据具体问题设计算法,算法描述为:nn(1)解空间(初始解)nn(2)目标函数nn(3)新解的产生n          ① 2 变换法nn          ② 3 变换法nn(4)代价函数差nn(5)接受准则nn(6)降温nn(7...
模拟退火算法 matlab实现
<em>模拟退火算法</em> <em>matlab</em>实现 一个旅行商想去某些城镇售货,最后再回到出发地,各个城镇之间的路程是已知的。问该如何安排这个旅行商的旅行路线,才能使得他经过每个城镇恰好一次并且总路程最短。旅行商问题就是要求在一个加权图中找出一条总权最小的哈密尔顿回路。 %目前求解旅行商问题用的比较多也比较好的方法是<em>模拟退火算法</em>。 %<em>模拟退火算法</em>求解旅行商问题的<em>matlab</em>程序如下: % d为边权矩阵 t0为初始温度 tf为结束温度
模拟退火(Simulated Annealing, SA)算法简介与MATLAB实现
目录nn<em>模拟退火算法</em>概述nn算法步骤nn算法特点nn<em>模拟退火算法</em>MATLAB实现nn【例1】一元/多元函数优化nn【例2】TSP问题nn<em>模拟退火算法</em>概述nnn <em>模拟退火算法</em>(Simulated Annealing,简称SA)的思想最早是由Metropolis等提出的。其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般的组合优化问题之间的相似性。模拟退火法是一种通用的优化算法,其物理退火过程由以下三...
模拟退火算法matlab代码
运用<em>模拟退火算法</em>解决十个城市间的tsp问题。已知十个城市的坐标,通过<em>模拟退火算法</em>,计算寻找通过十个城市的最优路径。
模拟退火算法matlab程序
<em>模拟退火算法</em>来源于固体退火原理,是一种基于概率的算法,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。
模拟退火算法进行函数优化 matlab
使用<em>模拟退火算法</em>进行函数优化,使用<em>matlab</em>编写,f为目标函数,mnth.m为<em>模拟退火算法</em>调用f.m解决问题的代码
Matlab的模拟退火算法工具包
这是Matlab的<em>模拟退火算法</em>的<em>工具包</em>,对学习、应用SA算法很有用
模拟退火算法函数最优解和路径规划代码二合一
<em>模拟退火算法</em>Matlab程序,包含两个代码,1.求解函数最优解. 2.二维空间路径规划
基于模拟退火算法的TSP问题matlab实现
包含<em>模拟退火算法</em>的<em>matlab</em>实现,code简单易懂且准确凸显算法精髓。其次,还将<em>模拟退火算法</em>用于TSP问题的求解之中,取得了不错的结果。
SA(模拟退火)优化算法MATLAB源码详细中文注解
以优化SVM算法的参数c和g为例,对SA(模拟退火)算法MATLAB源码进行了逐行中文注解。
模拟退火算法matlab实现
<em>matlab</em><em>模拟退火算法</em>的通用代码,适合各类线性规划问题的求解
模拟退火算法(MATLAB实现)
function [xo,fo] = Opt_Simu(f,x0,u,l,kmax,q,TolFun)n% <em>模拟退火算法</em>求函数 f(x)的最小值点, 且 l < 7n
模拟退火算法matlab求函数最大值实例
<em>模拟退火算法</em><em>matlab</em>求函数最大值实例rn<em>模拟退火算法</em>的思路基本上是:rn1.粒子按照不同的概率在不同的方向漂移(随机运动)rn2.向目标点漂移的概率更大(趋向于能量低的点)rn3.随着时间的推移粒子每次漂移的步长变短(温度降低)rnrnrn这里粒子的速度采用正态分布,正态分布的速度的平均值与温度成正比rn粒子运动方向随机,+-方向运动概率为0.5rnrnrn%<em>模拟退火算法</em>实现搜索函数最大值rn
模拟退火算法matlab程序,简单易懂
<em>模拟退火算法</em>SA <em>matlab</em>程序 有关SA算法的介绍
TSP模拟退火算法的MATLAB实现
TSPLIB是一组各类TSP问题的实例集合。这里以TSPLIB中的berlin52为例进行求解。berlin52有52座城市。% TSP<em>模拟退火算法</em>nnclearn clcn a = 0.99; %温度衰减函数的参数n t0 = 97; %初始温度n tf = 3; %终止温度n t = t0;n Markov_leng...
模拟退火算法MATLAB实现代码2
多目标优化算法之<em>模拟退火算法</em>(sim_anneal)MATLAB实现代码。
详解模拟退火算法(含MATLAB代码)
目录nn1. 什么是智能优化算法nn2. 常用的智能优化算法nn3. 智能优化算法的特点nn二、<em>模拟退火算法</em>nn1. 简介nn2.算法思想及步骤nn三、MATLAB代码nn例1. 求解函数的最小值问题nn例2. 旅行商(TSP)问题nn1. 什么是智能优化算法nn 智能优化算法又称现代启发式算法,是一种具有全局优化性能、通用性强且适用于并行处理的算法。这种算法一般具有严密的理论依据,...
背包问题的模拟退火算法MATLAB实现
在这个0-1背包的例子中,假设有12件物品,质量分别为2磅、5磅、18磅、3磅、2磅、5磅、10磅、4磅、11磅、7磅、14磅、6磅,价值分别为5元、10元、13元、4元、3元、11元、13元、10元、8元、16元、7元、4元,包的最大允许质量是46磅。clearnclcna = 0.95;nk = [5;10;13;4;3;11;13;10;8;16;7;4]; %价值nk = -...
模拟退火算法及其MATLAB实现
n n n 1.基本理论n1.1基本思想nn模拟退火的思想起源于固体的退火过程,即将固体加热至足够高的温度,再缓慢的降温。在这一过程中,任意恒定温度都能达到热平衡是个重要的步骤。Metropolis提出了这样一个重要性采样的方法,即设从当前状态i生成新状态j,若新状态的内能小于状态i的内能(即Ej&amp;lt;Ei),则接受新状态j作为新的当前状态;否则,以概率exp(-(...
遗传模拟退火算法matlab通用源程序
挺不错的<em>matlab</em>程序,适用于初学遗传模拟算法和退火算法的学生练习
模拟退火算法解决01背包问题(matlab实现)
function [maxvalue,result]=SA_bag(value,weight,maxweight)%maxvalue为最大价值,result为最终的物体选取向量,value为价值向量,weight为重量向量,maxweight为重量限制n[m,n]=size(value);nTF=0.000001;a=0.9;T=100;res=100*n;%初始化,TF为截止温度,a为退火因子,
SA(模拟退火)MATLAB代码(详细中文注解)
以优化SVM算法的参数c和g为例,对SA(模拟退火)算法MATLAB源码进行了逐行中文注解。是很好的学习材料。
模拟退火算法解决0-1背包问题的实现
背包问题,是指从n件不同价值、不同重量物品中按一定的要求选取一部分物品,并使选中物品的价值之和为最大的问题。其形式化描述如下:给定一个物品集合s={1,2,…,n},物品i具有重量 和价值 。背包能承受的最大载重量不超过W。背包问题就是找到一个物品子集 ,使得
模拟退火算法源程序
<em>模拟退火算法</em>的源程序
模拟退火算法求最小值
简洁得<em>模拟退火算法</em>,用来求函数得极值问题,有兴趣得可以看看。里面提出了一个问题,有兴趣得可以做一个实验-concise in simulated annealing algorithm, used to function in extreme demand, are interested they can look at. They raised a question that interested you can do an experiment
模拟退火进化粒子群算法
粒子群优化算法( Particle Swarm Optimization , PSO ) [7] 是由 R.C.Eberhart 博士和心 理学家 J.Kennedy 博士在 1995 年提出的一种新兴的群体智能的启发式全局搜索算法。粒 子群算法是运用微机模拟自然界中飞禽捕食的行为,在模拟的过程中群体中的每一动物 称为微粒。粒子群算法的主要是通过研究群体中微粒之间的怎样信息共享才能更快的找 到食物,在具体的过程中群体的每个微粒都有自己的飞行速度和空间位置,当群体中微 粒发现食物时向群体传递信息,如果有多个微粒都发现了自己的食物则通过群体的优化 来确定那个微粒的食物是最佳的选择,以确定整个群体的下一步动作。在优化算法的过 程中每个微粒自身的最佳空间位置和飞行速度称为个体最优位置( pbest ),在整个群体 中有一个微粒的位置是全局中的最佳位置称为全局最优( gbest ),粒子群应用于解决多 个目标时通常选取全局最优作为群体的最佳方案。
模拟退火算法的数学建模总结——摘自《matlab在数学建模中的应用(第二版)》
退火和优化问题的关系:nn由物理学可知,温度是分子热运动强弱的度量,但分子运动又有很大的随机性,即时存在涨落的,因此高温物体比低温物体中的单个分子更容易调到能量比较高的位置上。在<em>模拟退火算法</em>中,控制参数高的时候,接收函数相对较大,即便产生了一个目标函数值比当前解更大的新解也有可能被接受,而温度低时则相反,即便产生了一个目标函数值比当前解更大的新解也有可能被接受,而温度低时则相反。那么由此说来,在高...
模拟退火算法解决TSP问题MATLAB代码
这段代码使用了模拟退火的思想解决TSP问题。在这个仿真实验中解决了自定义的20个城市的TSP问题,在设定合适参数后每次的运行中都能得到一个比较理想的结果。 Main.m文件是程序入口。 Data_file.m文件设置自定义的城市数据。 Swapcities.m文件中包含随机交换两个城市的函数。 Plotcities.m文件中包含将城市数据在二维平面上表示的函数。 Distance.m文件中包含计算城市距离的函数,用来解决旅行商问题。 Simulatedannealing.m文件中包含<em>模拟退火算法</em>。这部分是程序的主体,我参考了许多讨论关于<em>模拟退火算法</em>方面的论文。
利用模拟退火算法实现矩形件排样问题
利用<em>模拟退火算法</em>,基于最优下线编码方式,对矩形件进行下料处理。
基于MATLAB的模拟退火算法求解TSP问题
旅行商问题,即TSP问题(Travelling Salesman Problem)又译为旅行推销员问题、货郎担问题,是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市,他必须选择所要走的路径,路径的限制是每个城市只能拜访一次,而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。来自百度百科解释这里写链接内容 n先写上<em>模拟退火算法</em>主干:function [SA
matlab模拟退火代码
<em>matlab</em>模拟退火代码,包含TSP问题。无需调试,直接运行
模拟退火算法解TSP问题MATLAB实现
大数据是我们信息时代的一大特征,作为NP问题的旅行商问题在我们的实际中也是经常碰到。该代码通过模拟退火的过程,求解了旅行商问的次优解
021 模拟退火算法学习(一)-----求解最短连通路径
1.<em>模拟退火算法</em>概述n模拟退火是一种通用概率算法,用来在固定时间内寻求在一个大的搜寻空间内找到的最优解。模拟退火是S. Kirkpatrick, C. D. Gelatt和M. P. Vecchi在1983年所发明。而V. Černý在1985年也独立发明此算法。n模拟退火来自冶金学的专有名词退火。退火是将材料加热后再经特定速率冷却,目的是增大晶粒的体积,并且减少晶格中的缺陷。材料中的原子原来会停留
GA_SA.基于matlab的模拟退火-遗传算法程序
<em>模拟退火算法</em>和遗传算法,智能算法里面的两个重要算法思想;程序已经通过了测试,可直接运行;
模拟退火法求解整数非线性规划MATLAB程序
通过模拟退火法求解整数非线性规划问题,可以多次调节参数获得最优值,仅作为参考。
利用模拟退火算法 实现矩形排版
利用<em>模拟退火算法</em> 实现矩形排版 亲们机会不多 快快<em>下载</em>
模拟退火解决tsp的Matlab程序+设计报告
使用<em>模拟退火算法</em>解决TSP旅行商问题,在TSP70问题上跑出的结果几乎接近最优解,同时速度很快,在自己笔记本上测试10s左右。同时包括论文形式的设计报告。
模拟退火算法求解TSP问题
<em>模拟退火算法</em>简介: n <em>模拟退火算法</em>在处理全局优化、离散变量优化等困难问题中,具有传统优化算法无可比拟的优势。<em>模拟退火算法</em>的思想最早由Metorpolis等提出的。其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般的组合优化问题之间的相似性。模拟退火法是一种通用的优化算法,其物理退火过程由以下三部分组成:nn1)加温过程:其目的是增强粒子的热运动,使其偏离平衡位置。当温度足够高时,固体将熔为液体,...
C#模拟退火算法排课系统
C#.net 使用<em>模拟退火算法</em>实现的排课系统
模拟退火算法求解指派问题
<em>模拟退火算法</em><em>模拟退火算法</em>(Simulated Annealing)求解工作指派问题(Assignment Problem)的Python实现1 简单指派问题nn个工作可以由nn个工人分别完成。工人ii完成工作jj的时间为dijd_{ij}。如何安排可使总工作时间达到极小?2 Python实现# -*- coding: utf-8 -*-n'''nbasic SA algorithm on assig
matlab解决旅行者问题的三种算法(遗传算法,模拟退火算法,蚁群算法)。附加图形化界面
旅行者问题的优化实现,三种算法通过一个图形化界面,可以进行动态演示比较。随机生成节点然后规划路径,注释充分!
模拟退火求解函数的最小值问题
模拟退火在求解多维函数的最小值时有优点也有缺点,最近一段时间再研究<em>模拟退火算法</em>求解五参数的拟合公式,拟合公式如下:ny=(a-d)/(1+(x/c)^b)^e+dn根据公式本身的特点,可以将公式分为单调递增和单调递减,在单调递增时公式中的a是确定的,在单调递减时公式中的d是确定的。这个由公式可以看出,这里就不再赘述了。n公式中共有五个参数,由初步的分析可知,由一个参数是可以确定的,则留下4个
matlab的典型算法(包括神经网络、遗传算法、概率算法、模拟退火算法
<em>matlab</em>的典型算法(包括神经网络、遗传算法、概率算法、<em>模拟退火算法</em>)
航迹规划——模拟退火算法
<em>模拟退火算法</em>简介  模拟退火是一种通用概率算法,可来在固定时间内寻求在一个大的搜寻空间内找到的最优解,也可以用来求解函数最优解。模拟退火是S. Kirkpatrick, C. D. Gelatt和M. P. Vecchi在1983年所发明。而V. Černý在1985年也独立发明此算法。 n  在这里不讲解<em>模拟退火算法</em>的基础知识,重点对<em>模拟退火算法</em>的两种应用程序做解析,需要了解基础知识的可以参考文章
模拟退火算法解决旅行商问题-matlab代码
<em>模拟退火算法</em>解决旅行商问题-<em>matlab</em>代码
基于模拟退火的遗传算法
基于之前的模拟退火和遗传算法: nhttp://blog.csdn.net/qq_34861102/article/details/77806124针对遗传算法和<em>模拟退火算法</em>的不足,这里给出了一个机遇模拟退火的遗传算法
模拟退火算法
参考:https://m-sea.blog.luogu.org/qian-tan-SArn思想:看当前解是否小于之前的最优解,有则接受,那局部最优的就是全局最优么?非也rn在寻找到一个局部最优解时,赋予了它一个跳出去的概率,也就有更大的机会能找到全局最优解。rnPOJ 2420rn求平面内到一堆点距离最小的那个点rn#include &amp;amp;amp;lt;iostream&amp;amp;amp;gt;rn#include &amp;amp;amp;lt;cstdio&amp;amp;amp;..
数学建模模拟退火法MATLAB程序参考模板
数学建模模拟退火法MATLAB程序参考模板想说的其他话都备注在程序中了,这里不多说。n主程序n% 模 拟 退 火 算 法 ( Simulated Annealing Algorithm ) MATLAB 程 序n%模拟火算法(MATLAB 实现)nclear ;n% 程 序 参 数 设 定nCoord = ... % 城 市 的 坐 标 Coordinatesn[ 0.6683 0.6195 0.4
模拟退火算法例子matlab
<em>模拟退火算法</em>,<em>matlab</em>源码,TSP问题,欢迎<em>下载</em>
模拟退火算法求函数极值C++代码
用C++实现了<em>模拟退火算法</em>求多元函数极值,可以避免陷入局部最优解。
模拟退火算法(SA)C实现解决工作指派问题
本文件包含了<em>模拟退火算法</em>的C源码,解决了工作指派问题,内部包含了该实验的要求,以及缩写的报告,简要的写出了本实验的设计思路
matlab之模拟退火通俗解释
退火算法 通俗解释<em>matlab</em>之模拟退火求TSP问题 MATLAB程序用于求解非线性规划
模拟退火算法实例分析
1. 求解组合优化问题nnnn以TSP问题为例,以TSPLIB的berlin52为例进行求解,berlin52有52座城市,数据<em>下载</em>地址:https://wwwproxy.iwr.uni-heidelberg.de/groups/comopt/software/TSPLIB95/tsp/nnclear n clcn a = 0.99; % 温度衰减函数的参数n t0 = ...
matlab2017使用基因算法、模拟退火、粒子群算法算最优化
   由于专业选修的原因,开始在Italy老师的指导下初次认真地使用<em>matlab</em>,但是由于语言原因,往往不能很好理解上课内容,全靠ppt和后期在网上找相关资料,但是还是感受到了<em>matlab</em>这个矩阵编程器的魅力所在,希望以后能进一步学习和多多运用。nn    使用基因算法进行最优化,<em>matlab</em>的help中带有非线性约束,所以借鉴了:https://wenku.baidu.com/view/4f6a...
模拟退火法求最小值
模拟退火法<em>matlab</em>程序,包括主函数,目标函数。修改目标函数求取最小值
模拟退火算法实现寻找函数最值
模拟退火的算法思想:nn<em>模拟退火算法</em>从某一较高初温出发,伴随温度参数的不断下降,结合概率突跳特性在解空间中随机寻找目标函数的全局最优解,即在局部最优解能概率性地跳出并最终趋于全局最优。nn<em>模拟退火算法</em>模板:nnn初始温度nT=100n冷却速率nrate=0.99nwhile T&amp;gt;1:n 随机生成一个解n x=randomn 随机解的适应度n y=f(x)n 如果...
模拟退火算法求解TSP问题
<em>模拟退火算法</em>是一种基于MonteCarlo迭代求解策略的一种随机寻优算法。该算法从某一较高初温出发,伴随温度参数的不断下降,结合概率的突跳特性在解空间中随机寻找目标函数的全局最优解,即在局部最优解能概率性地跳出并最终趋于全局最优。rn      <em>模拟退火算法</em>的基本思想是:在一定温度下,搜索从一个状态随机地变化到另一个状态;随着温度的不断下降直到最低温度,搜索过程以概率1停留在最优解。rn     
Matlab学习手记——旅行商TSP问题:模拟退火法
原理nnnnnnnnn结果 nnn坐标文件nn5.6500000e+02 5.7500000e+02n 2.5000000e+01 1.8500000e+02n 3.4500000e+02 7.5000000e+02n 9.4500000e+02 6.8500000e+02n 8.4500000e+02 6.5500000e+02n 8.8000000e+0...
如何添加matlab工具包
告诉你如何加载<em>matlab</em><em>工具包</em>到<em>matlab</em>中
基于MATLAB的模拟退火算法求解最短路径
此程序用MATLAB语言编写,携带功能菜单,可以自主测试并求解最短路径问题。
minfunc工具包matlab
Matlab<em>工具包</em>,主要用于优化无约束的问题
模拟退火算法优化神经网络
文档为利用<em>模拟退火算法</em>优化BP神经网络的权值和阈值的<em>matlab</em>代码,效果显著
MCMC算法之模拟退火(Simulated annealing)算法(Matlab代码)
1. Introduction: Simulated annealing for global optimization:nnInstead of wanting to approximate p(x)p(x)p(x), we want to find the global maximum. For example, if p(x)p(x)p(x) is the likelihood or pos...
模拟退火算法解决旅行商问题
代码只是用<em>模拟退火算法</em>解决旅行商问题的demo,代码中有详细的注解。
模拟退火算法详解(TSP问题)
<em>模拟退火算法</em>原理:    其目标是要找到函数的最大值,若初始化时,初始点的位置在A处,则会寻找到附近的局部最大值B点处,由于B点出是一个局部最大值点,故对于一般算法来讲,该算法无法跳出局部最大值点。    <em>模拟退火算法</em>(Simulated Annealing, SA)的思想借鉴于固体的退火原理,当固体的温度很高的时候,内能比较大,固体的内部粒子处于快速无序运动,当温度慢慢降低的过程中,固体的内能减...
模拟退火算法- 最短路径问题
n nn<em>模拟退火算法</em>并不是一个独立的算法,他只是算法的框架,它可以和任意的数值算法绑定在一起,比如说和梯度下降发、蚁群和爬山法绑定到一起。nn nn退火算法思想nnnn现在有函数曲线如上图,X(n)是横坐标的值,当前的代价值是E(n)。下一个点是X(n+1),对应的能力是E(n+1)。这时候X(n)前进到X(n+1),这时候能量下降了( E(n+1) &amp;lt; E(n) ),这个前进肯定要做,但是...
模拟退火算法解决最短路径问题
用模拟退火法高效的计算图论中哈密顿贿赂的最短路径,用c++语言实现以上问题,经过调试获得较好结果
matlab电力系统分析工具包psat
psat是一类很实用的基于<em>matlab</em>的电力系统分析<em>工具包</em>,目前网上相关的<em>下载</em>很少。此文档包含了全部的psat工具,绝对全面。你值得拥有!
利用模拟退火算法求解下料问题
利用<em>模拟退火算法</em>求解下料问题,参见《现代优化计算方法》(第二版),本人是优化算法的初学者,欢迎批评指正。联系方式: junenggai_1982@126.com. QQ:149491882
模拟退火算法,经典退火算法
<em>模拟退火算法</em>,经典退火算法n  经典退火算法是一种加入概率的贪心算法。通常搜索极值的最简单的方法就是将某一点的值与附近的点的值比较,如果我们找到一点它的值比附近的点的值都大或者都小的话那么我们就找到了局部极值。但是这样搜索的话有可能不能得到整体的极值点。经典退火算法对上述过程进行了修正,它以一定的概率使得系统在处于局部极值时可以移动到附近一个不是局部极值的点。为了系统最后能够得到稳定解,随着时间推...
[人工智能]模拟退火算法及实践
<em>模拟退火算法</em>nnn算法原理n算法伪码n解决TSP问题n算法可视化演示nnn算法原理nn摸拟退火算法是基于随机搜索的,即在解的空间中展开随机搜索的。当问题的空间很大,而可行解比较多,并且对解的精度要求不高时,随机搜索是很有效的解决办法,因为其他的做法在这个时候时空效率不能让人满意。而借助演化思想和群集智能思想改进过的随机算法更是对解的分布有规律的复杂问题有良好的效果。nn所谓退火是冶金专家为了达到某...
matlab nii文件工具包
<em>matlab</em>处理nii文件<em>工具包</em>
模拟退火算法的并行化”之“接手‘硬骨头’”
本文介绍小编如何接手的“<em>模拟退火算法</em>的并行化”这等难啃的“硬骨头”的背景,以及“硬骨头”之前的“钙化”情况等等。
matlab全部工具包目录
<em>matlab</em>全部<em>工具包</em>目录,英语和中文版都有介绍。很全的哦
模拟退火算法参数分析
<em>模拟退火算法</em>参数分析rnrn一  <em>模拟退火算法</em>介绍rnrnrn<em>模拟退火算法</em>是一种寻找全局最优解的优化方法,核心思想就是以一定概率接收差解,并且这个概率会随着退火温度逐渐降低。一个比较形象的比喻是:一个锅底凹凸不平有很多坑的大锅,晃动这个锅使得一个小球使其达到全局最低点。一开始晃得比较厉害,小球的变化也就比较大,在趋于全局最低的时候慢慢减小晃锅的幅度,直到最后不晃锅,小球达到全局最低。rn算法流程如
matlab的SVM工具包
支持向量机SVM程序包,将该程序包中的内容保存在<em>matlab</em>Toolbx的目录下,在<em>matlab</em>命令窗口下输入mex –setup,选择C++编译器,然后直接运行程序包中的make函数即可,保存好路径后,可直接调用<em>工具包</em>中的函数。
matlab bgl 工具包
bgl是<em>matlab</em>的一个图像处理的<em>工具包</em>,可以分析复杂网络的度数,介数,最短路径等很多参数
《模拟退火(SA)求解0-1背包问题》
a = 0.95;nweight = [2;5;18;3;2;5;10;4;11;7;14;6];nvalue = [5;10;13;4;3;11;13;10;8;16;7;4];nvalue = -value;nrestriction = 46;nnum = 12;newSol = ones(1,num);ncurValue = inf; bestValue = inf;ncurSol = new
模拟退火实现函数最大值
模拟退火实现函数最大值,实现简单,适合初学者学习
tftb-时频分析matlab工具包
该<em>工具包</em>为<em>matlab</em>时频分析<em>工具包</em>,包括STFT、WVD、RSTFT等时频分析程序代码和范例程序
深度学习matlab工具箱
能在<em>matlab</em>下开发深度学习,比在tensorflow简单,训练速度快,只要调用几个函数就能配置好神经网络,里面有详细的参考手册
Matlab安装下载的工具箱
作为一名数学的研究生,我的确没有用过MATLAB软件,初识MATLAB,之前只觉得它是一个计算数值,画图的软件,但是具体如何使用倒是从来没思考过,总觉得自己用不到。事与愿违,我的研究课题是三维人脸识别,就这么巧,这个方向的论文还蛮多使用MATLAB实现的,所以逼不得已开始研究,首先<em>下载</em>了相关的工具箱,eg:Phd-toolbox:nnnn<em>下载</em>好的工具箱并不能直接使用,首先将工具箱解压,解压好的文件...
MATLAB工具包安装步骤
MATLAB<em>工具包</em>安装
模拟退火算法解旅行商(TSP)问题
该帖子的代码主要转自[<em>模拟退火算法</em>]1 n该文对<em>模拟退火算法</em>作了较好的分析,不过该文中举例的TSP的代码有一些问题,我对此作了修正,并在文中最后做出解释。 n代码如下:#include n#include n#include n#include n#include n#include
模拟退火算法系列之(二):一个实例
模拟退火算(Simulated Annealing)法是一种基于蒙特卡洛思想设计的近似求解最优化问题的方法。本文通过一个实例来编程演示模拟退火的执行。特别地,我们这里所采用的实例是著名的“旅行商问题”(TSP,Traveling Salesman Problem),它是哈密尔顿回路的一个实例
模拟退火算法解决TSP(旅行商)问题
<em>模拟退火算法</em>解决TSP问题。并java代码实现
模拟退火求函数最值问题求解
题目:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2899rnrn rnrn   题意:给出方程,其中,输入,求的最小值。rnrn#includen#includen#includen#includen#includen#includenusing namespace std;nn#define ITERS 10n#define T 100n#define
5*.使用模拟退火算法解决“费马点”问题
5*.使用<em>模拟退火算法</em>解决“费马点”问题,“费马点”问题是寻找到多边形所有顶点距离之和最小的点。主要思路如下:rn(1)       初始化:设置初始距离,初始点位置P,每个L值的迭代次数为4次,分为上下左右四个方向。rn(2)       对距离L的每次迭代,执行第3到6步。rn(3)       产生新解。rn(4)       计算增量中价函数。rn(5)       如果小于0则接受新解,
遗传算法(1):Matlab遗传算法工具包的安装
1. <em>下载</em><em>工具包</em>。Shefield开发的<em>工具包</em>2. 解压。解压后,你应该得到一个genetic文件夹,如果不是,重命名为genetic。3. 复制到Matlab路径下复制文件夹genetic 到C:\program files\MATLAB\r2010a\toolbox r2010a是版本号,找你自己的版本号。如果你的MATLAB不是装在C盘,找你自己的路径。4.  将具箱路径加入Matlab文件...
matlab支持向量机SVM完整工具包
<em>matlab</em>中实现支持向量机SVM完整<em>工具包</em>,可直接导入使用!
基于MATLAB利用模拟退火算法解决费马点问题
数据来源:安徽各市的坐标。安徽内一点到所有各市的距离最短。 n代码实现了各点的连线组成不交叉的普通多边形。实现图形的显示,将各市连接。 n代码如下 n%费马点问题求解 n%给n个点,找出一个点,使这个点到n点的距离之和最小,也就是求费马点。 nfunction SA=SA_fun(T,delta,x0,y0,eps) n% FPI=fopen('axis.txt','rt'); n% NELEM=f
深度学习MATLAB工具包
卷积神经网络(CNN)的MATLAB源程序,适合CNN的初学者,结合代码能够更好的理解CNN的基本概念。
MATLAB工具箱大全
这是MATLAB的工具箱集合,里面有大量的MATLAB工具箱
cplex 12.4 MATLAB工具箱
cplex 12.4用于求解规划问题(线性规划、二次规划及混合整数规划问题),该工具箱可以在MATLAB平台下运行,可以结合yalmip工具箱使用。
计算机世界 杂志 电脑杂志下载
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迷宫问题(已编译,但是有一点小小的问题)下载
有关迷宫问题的代码,已编译。包括cpp文件,可直接下载编译使用。。。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/Prince_ye/2212773?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/Prince_ye/2212773?utm_source=bbsseo[/url]
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