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matlab开发-约束优化模拟退火。使用模拟退火进行连续约束优化。

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节点定位是无线传感器网络实际应用中重要的支撑技术。的主要工作是对非测距的定位算法进行研究，并且基于模拟退火算法对DV-Hop算法进行改进，具体的工作如下： 研究了无线传感器网络的应用和发展现状

提出一种改进的多目标粒子群优化算法，该算法采用精英归档策略，由档案库中的非劣解提供粒子速度更新时的全局最优位置，根据Pareto支配关系来更新粒子的个体最优位置。使用非劣解目标的线密度度量非劣解前端的

为了提高分布式查询优化算法的性能，在遗传模拟退火混合算法中融入小生境技术，并对混合算法的相应要素进行改进，基于该混合算法，提出了一种改进的分布式查询优化算法。利用小生境技术扩展遗传模拟退火混合算法的探

提出一种改进的差分进化算法用于求解约束优化问题。该算法在处理约束时不引入惩罚因子，使约束处理问题简单化。利用佳点集方法初始化个体以维持种群的多样性。结合差分进化算法两种不同变异策略的特点，对可行个体与

改进模拟退火算法求解TSP问题也就是常说的旅行商问题

从机理上分析了采用概率接受准则的重要性，认为按照该准则可以使模型跳出局部极小值，避免了落入局部极小点的可能，然后在退火计划的控制下模拟退火算法，最终可以找到最优解；深入分析了算法的退火计划和模型扰动，

根据WinPcap的抓包原理和高速网络环境对网络抓包性能的要求，提出了一种改进的快速抓包方法－FHW法，并且在VC6.0编译器中实现了该方法。试验结果表明，在高流量网络环境中，与传统的抓包方法相比，F