模拟退火算法的应用 —Travelling Salesman Problem 作为模拟退火算法应用讨论货郎担问题(Travelling Salesman Problem简记为TSP):设有n个城市用数码1…n代表城市i和城市j之间的距离为d(ij) i j=1…n.TSP问题是要找遍访每个域市恰好一次的一条回路且其路
模拟退火算法求解TSP问题: HYPERLINK mailto:ymhui2 ymhui HYPERLINK :.vckbasecodedowncode.aspid=2699 下载源代码一问题描述 旅行商问题即TSP问题(Travelling Salesman Problem)是数学领域中著名问题之一假设有一个旅行商人要拜访n个城市他必须
模拟退火算法解决TSP问题源程序(C) 模拟退火算法解决TSP问题 输入格式(城市坐标.in): 第行:1个整数N表示城市的数量 第..N1行:每行有个空格分开的整数xy第i1行的xy表示城市i的坐标 include <iostream> include <cmath>include <time.h> using n
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单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式LOGO单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式模拟退火算法材料物理0901班何格Contents算法背景介绍算法基本思想算法流程算法的Matlab实现41231. 算法背景介绍工程中许多实际优化问题的目标函数都是非凸的存在许多局部最优解特别随着问题规模的增大局部最优解得数目会迅速增加一般方法在
模拟退火算法 模拟退火算法来源于固体退火原理将固体加温至充分高再让其徐徐冷却加温时固体内部粒子随温升变为无序状内能增大而徐徐冷却时粒子渐趋有序在每个温度都达到平衡态最后在常温时达到基态内能减为最小根据Metropolis准则粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE(kT)其中E为温度T时的内能ΔE为其改变量k为Boltzmann常数用固体退火模拟组合优化问题将内能E模拟为目标函数值f温度T演
第 27 卷 第 4 期
警车配置及巡逻方案(2009全国研究生数学建模竞赛D题)110警车在街道上巡弋既能够对违法犯罪分子起到震慑作用降低犯罪率又能够增加市民的安全感同时也加快了接处警(接受报警并赶往现场处理事件)时间提高了反应时效为社会和谐提供了有力的保障.考虑某城市内一区域为简化问题假定所有事发现场均在下图的道路上.该区域内三个重点部位的坐标分别为:(51124806)(9126 4266)(7434 1332)(见
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级1第五章模拟退火2第五章 模拟退火一.导言二.退火过程和Bolzman方程三.SA的算法构造及步骤四.计算举例五.SA的收敛性分析六.SA的应用举例3模拟退火的产生(SA) 1953年 Metropolis提出原始的SA算法未引起反响1982年 K
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