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对遗传算法和模拟退火算法的特点进行了比较，阐述了遗传算法与模拟退火算法集合的必要性。提出了一个用于求解TSP问题的改进的模拟退火和遗传算法。利用遗传算法的全局搜索能力弥补了模拟退火算法容易陷入局部最优
将模拟退火(SA）思想用于求解蛋白质结构预测问题，并在此基础上提出了两个提高解的质量和加快收敛速度的改进策略，计算结果表明改进后的SA算法的计算效率优于目前常用的遗传算法和Monte Carlo方法。
改进模拟退火算法，建立车辆路径问题(VRP)的数学模型，在传统模拟退火算法的基础上提出三方面的改进，通过算例验证模型和改进算法的有效性。随机选择Solomon标准测试数据嘲中的R101中的50个顾客点
矩形件排样的模拟退火算法求解.pdfadfsasdfasdfadsfasd
SAT的使用只需要调用主函数simulannealbnd即可，函数simulannealbnd则调用函数simulanneal对模拟问题进行求解。
旅行商问题(TravelingSalesmanProblem,TSP)是一个经典的组合优化问题。经典的TSP可以描述为:一个商品推销员要去若干个城市推销商品,该推销员从一个城市出发,需要经过所有城市后
柔性作业车间调度问题允许一道工序可以在多个可选机器上进行加工，减少了机器约束，增加了求解难度，是典型的NP难问题。结合其特点，设计了一种精英进化策略遗传算法求解柔性作业车间调度问题。提出了解阈值的指标
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
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
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