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模拟退火算法中,新路径的产生下载
weixin_39821260
2020-06-02 01:30:22
模拟退火算法中,新路径的产生~随机产生两个数,交换位置。
相关下载链接:
//download.csdn.net/download/cutecat_yh/818601?utm_source=bbsseo
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模拟退火算法中,新路径的产生~随机产生两个数,交换位置。 相关下载链接://download.csdn.net/download/cutecat_yh/818601?utm_source=bbsseo
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模拟退火算法
中
,
新
路径
的
产生
模拟退火算法
中
,
新
路径
的
产生
~随机
产生
两个数,交换位置。
模拟退火算法
进行
路径
规划_模拟退火_
路径
规划
这款程序仿真特别适合初学者联系,欢迎大家
下载
模拟退火算法
二的改进
1.模型扰动(加强局部搜索)
新
模型的
产生
是对当前模型进行扰动得到的,这个扰动是由随机函数控制的。常规的
模拟退火算法
都是随机进行大范围的搜索,效率低下。对原算法进行改进,得到了一种强化局部搜索的算法。 Xic=Xi+Yi(Xmax-Xmin
新
模型的
产生
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求解TSP问题
模拟退火 算法相关参数 初始温度T0 结束温度Tend 迭代次数Times 温度衰减系数a 算法流程 数据初始化:计算距离矩阵(dist[i][j]表示i城市与j城市之间的距离);随机得到初始解(起点为0城市);编写距离计算函数 在每个温度下,进行Times次迭代 每次迭代时:求得
新
路径
并计算其
路径
长度(通过二次变换法和数据切片交换来求得
新
解) 若得到的
新
路径
长度小于当前
路径
长度,则更
新
当前
路径
和当前
路径
长度,若与此同时
新
路径
长度还优于最优
路径
长度,则同时更
新
最优
路径
及其长度
模拟退火算法
的核心:若得
论文研究-免疫粒子群算法在污水生化处理过程
中
的应用.pdf
解决了基于
模拟退火算法
求解带卸货顺序约束的单容器装箱问题。提出的方法采用了改进的序列对表示对解空间进行压缩。研究了满足卸货顺序约束的序列对的
新
性质,以及基于模块删除与插入的
新
解
产生
算法,并将该算法集成于模拟退火
中
。实验结果证明了该
模拟退火算法
对卸货顺序约束的单容器矩形装箱问题的有效性。
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