基于模拟退火算法实现TSP的Matlab仿真，经典TSP问题的实现方法，选用了100个城市，得出的结果基本最优，没有交叉项
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
用matlab实现模拟退火算法解决tap(任务分配问题),适合智能计算的初学者参考学习
模拟退火算法解决旅行商问题-matlab代码
本文件包含了模拟退火算法的C源码，解决了工作指派问题，内部包含了该实验的要求，以及缩写的报告，简要的写出了本实验的设计思路
本资源包含了该实验的题目和C源码以及实验报告，下载者可以根据自己的要求修改提交课程设计
受遗传算法马氏模型理论分析的启发，提出了一种便于用马氏过程理论分析的微粒群算法。该算法中的个体仅记忆群体在进化过程中有限步内的信息，忘掉以前的信息，以建立算法的马氏过程数学模型。通过函数优化的数值模拟
用蚂蚁算法和模拟退火算法解大规模TSP问题的研究
使用模拟退火算法解决TSP旅行商问题，在TSP70问题上跑出的结果几乎接近最优解，同时速度很快，在自己笔记本上测试10s左右。同时包括论文形式的设计报告。
1．设计一个文件保存地图信息，地图中标明各个城市之间是否有路及它们的距离。2．利用图形展示地图信息。3．手工输入起始城市4．用红线标出从起始城市开始遍历所有城市的最短路径
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