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浅显而详细地讲解了模拟退火算法的基本原理,适合作为模拟退火算法的入门教程
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为了更好地解决无线传感器网络（WSN）数据传输的路径优化问题，降低数据传输的能量消耗，提出了一种基于改进遗传模拟退火算法（SAGA）的WSN路径优化算法。首先根据优化目标建立数学模型；然后设计了种群的
基于模拟退火与遗传算法结合的神经网络图像分割.pdf
针对标准的遗传算法在任务分配中收敛速度慢的问题,对多agent系统中的任务分配进行形式化描述的基础上,融合模拟退火算法的优化思想,提出了一种基于模拟退火遗传算法的任务分配方法,详细阐述了该算法的基本思
基于MATLAB的模拟退火算法的实现 matlab里的智能算法，比神经网络bp算法更优
模拟退火算法和遗传算法求解TSP问题的源程序(有源代码和运行程序)
针对QoS的问题,设计了一种融合遗传算法和模拟退火算法的QoS路由算法,在遗传算法选择算子上借鉴了小生境的思想,避免了遗传初期有效基因的丢失;在遗传算法交叉算子和变异算子方面使用了自适应算子,使之能更
基于一种改进遗传模拟退火算法的TSP求解。
提出了一种基于遗传模拟退火算法的启发式排样算法,并将这种算法应用于服装排样领域以减少原料的浪费。该算法通过基于遗传模拟退火算法的全局优化概率搜索,寻找排样件在排样时的最优次序及各自的旋转角度,然后采用
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