遗传、粒子群、神经网络、模拟退火等现代的算法

详细介绍了模拟退火算法的背景，原理，思想，及应用和改进的方法

模拟退火算法来源于固体退火原理，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

TSP 采用模拟退火算法解决

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

本文以易于理解的方式，向读者展示模拟退火算法的原理，附有代码。本文非本人撰写，向原作者致敬。

超简洁的实现　一看就懂　从函数命名到实现过程短短的几行ireDown::FireDown(double a,double b,double c,int d) { StartTmp = a; EndTm

模拟退火算法求TSP问题的MatLab程序 主程序. 主程序中有一rand('seed',n) n 为某一整 数, 这是设置随机数发生器的种子，这样实际上规定 了随机数发生的方式，因此后面的随机数其实

模拟退火算法 matlab实现 该算法亲测可用 已经进行部分注释

一个比较好的matlab模拟退火算法例子，简单的讲解模拟退火算法在matlab中的应用。

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