模拟退火算法与神经网络

简单的利用模拟退火算法求解函数f(x)=(x-2)^2+4的最小值，入门级程序，简单明了，适合单步调试，理解算法的运行机制

使用Java实现了几个典型的智能优化算法，通过模拟退火、禁忌搜索、遗传算法解决了TSP旅行商问题。BP神经网络问题解决了分类问题。程序已经通过了测试，可直接运行。

模拟退火算法和遗传算法在实际问题中的具体结合。

SimulatedAnnealingAlgorithmandExhaustiveApproachtoOptimizeshuttleroutes(TravelSalesmanProblem)usingM

模拟退火算法基本原理与TSP问题求解伪代码

这是一个很经典的退火算法，PPT版本，里面介绍了攀登算法、并与模拟退火算法惊醒比较、模拟退火算法的考虑因素等等许多问题

讲述模拟退火算法基础的一部教材从起源到代码，书上都有详细的介绍，可以很好的学习

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。

Matlab 作为一款强大的数值计算和科学计算软件，为算法实现提供了丰富的工具箱和函数库。模拟退火算法作为一种常用的优化算法，可以利用 Matlab 进行高效的实现。将介绍如何使用 Matlab 实现

2018华为软件精英挑战赛,采用模拟退火算法+首次适应算法寻找最优化放置虚拟机方法。