遗传模拟退火算法

针对旅行商问题(TSP)优化中,遗传算法(GA)容易陷入局部最优、模拟退火算法(SA)收敛速度慢的问题,提出一种基于改进遗传模拟退火算法(IGSAA)的TSP优化算法.首先根据优化目标建立数学模型;然

遗传算法的矩形件排列问题的相关论文，简直了，写不满了

集装箱装载问题的模拟退火遗传算法 [日期:2005-12-19] 来源:电子技术应用 作者:江 娜 丁香乾 刘同义 张红兰 [字体:大 中 小] 摘要:将模拟退火的思想引入遗传算法中,将

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解决TSP的各种算法（遗传、蚁群，禁忌搜索，模拟退火等等）

Python粒子群和遗传解决函数最值，模拟退火和蚁群解决TSP。

常用的神经网络是通过固定的网络结构得到最优权值,使网络的实用性受到影响。引入了一种基于方向的交叉算子和变异算子,同时把模拟退火算法引入了遗传算法,结合遗传算法和模拟退火算法的优点,提出了一种优化神经网

一种求解极小诊断的遗传模拟退火算法,将遗传算法与模拟退火结合的一种算法

基于遗传模拟退火算法的矩形件优化排样

基于LED的室内可见光通信(VLC)能够实现照明和高速率的数据传输, 但LED朗伯辐射模式和光线多径效应等使VLC系统下行链路在同一接收水平面的光功率和照明强度分布不均匀, 难以保证通信服务的公平性。