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TSP problem based on simulated annealing
基于模拟退火的k-means分类算法优化研究,陈明,王行风,由于K-means聚类方法对遥感图像进行分类时,对训练样本的选取依赖性很大,容易陷入局部最优的陷阱的情况,本文提出利用模拟退化算�
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
在保证系统安全可靠的前提下,合理进行无功优化,配置无功补偿,对有效的减少配电网网络损耗,提高经济效益以及节约能源都具有重要意义。将混沌模拟退火(CSA)算法应用于区域电网无功优化,用VC++编程实现混
通过模拟退火算法解决TSP旅行商问题。模拟退火算法(SimulatedAnnealing,SA)的思想借鉴于固体的退火原理,当固体的温度很高的时候,内能比较大,固体的内部粒子处于快速无序运动,当温度慢
MATLAB程序,只需输入坐标即可运行,能画出路径图
模拟退火算法源于固体的退火过程,当把一个固体的加热使其升温,其内部分子出现无序状态,内能增大 而降温时,所有粒子趋于有序,冷却到最低温度时内能达到最少。当某一状态下系统内能减少,则完全 接受这一新的状
模拟退火算法原理及的应用.ppt
基于C#编程语言,利用退火单亲遗传算法来解决典型的旅行商问题,算法可参考解放军理工大学的论文,退火单亲遗传算法的研究及matlab实现
. 人 工 智 能 原 理 实 验 报 告 模拟退火算法解决 TSP问题 . . 目 录 1 旅行商问题和模拟退火算法 1 1.1 旅行商问题 1 1.1.1 旅行商问题的描述 1 1.2 模拟退火算
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