chapter19————基于模拟退火算法的TSP算法
多层光学薄膜系统的评价函数是复杂的非线性多峰函数,传统数值计算方法在不知评价函数性态的情况下,计算全局极值很困难,且计算不稳定,效率比较低。模拟退火算法运行效率高,较少受初始解的限制,在接受优化解的同
TSP problem based on simulated annealing
模拟退火是一种在邻域范围搜索最优解的优化算法,能够以较大的概率收敛到最优解,可运用于图像去噪。提出一种基于模拟退火的自适应图像滤波算法,可以自适应的对图像内部和图像边缘进行分类处理,以一定的概率接受偏
针对传统模拟退火算法初始温度和降温函数难以确定以及接收劣质解同时容易遗失当前最 优解等缺陷,将禁忌搜索算法的禁忌表功能引入SA 算法,避免遗失最优解和对某个解进行 多次重复地搜索；根据函数的复杂程度确
基于模拟退火算法实现TSP的Matlab仿真,经典TSP问题的实现方法,选用了100个城市,得出的结果基本最优,没有交叉项
本ZIP文件包含模拟退火算法的matlab实现,code简单易懂且准确凸显算法精髓。其次,还将模拟退火算法用于TSP问题的求解之中,取得了不错的结果。
简要介绍了模拟退火算法,给出了用于建立数字岩心的三个重要参考函数:孔隙度、两点概率函数和线性路径函数L详细阐述了基于模拟退火算法建立数字岩心的理论方法,介绍了算法中重要参数的设置方法,包括初始温度、降
本文主要研究模拟退火与禁忌搜索算法的原理、应用以及优缺点,并着重介绍了如何在解决实际问题时选择合适的算法进行求解。其中还介绍了一些经典案例和应用场景,希望能够对读者有所启发和帮助。
