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基于Java实现的模拟退火算法
智能算法之粒子群优化算法代码、智能算法之退火算法代码、智能算法之遗传算法代码,MATLAB代码,可以使用与建模中,替换相应数据即可实现
基于遗传算法和模拟退火算法的免疫识别规则优化这篇文章思路非常新颖，值得一读。
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
粒子群优化算法的改进 常见粒子群优化算法的改进 1模糊惯性权重(fuzzy inertia weight ) 法 Shi 等提出用模糊控制器来动态自适应地改变惯性权重的 技术控制器的输入是当前惯性权重
粒子群优化( PSO: Particle Swarm Op timization) 算法是一种有效的全局优化技术。对于PSO算法, 很容 易陷入局部极值。针对上述缺点, 提出了两点改进: 对基本PSO
代码不需改动，带入值即可运算，matlab运算准确无误
受生物体免疫系统免疫机制的启发，论文把免疫系统的免疫信息处理机制引入到粒子群优化算法中，给出了免疫粒子群优化算法。这种免疫粒子群优化算法结合了粒子群优化算法具有的全局寻优能力和免疫系统的免疫信息处理
为了探索更高效的矩形件优化排样方法，提出了一种改进的自适应遗传模拟退火算法。设计了基于矩形件的排样次序及旋转变量的两层染色体编码方法，并采用基于临界多边形的BL定位策略实现矩形件的布局；通过构造启发式
针对于自动化立体仓库储位分配问题,结合其运作特点和安全性要求,构建了自动化立体仓库储位优化问题的多目标模型,并提出了求解模型的基于Sigmoid曲线的改进自适应遗传模拟退火算法。首先,以降低货品出入库
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