模擬退火算法來源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時，固體內部粒子隨溫升變為無序狀，內能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達到平衡態，最后在常溫時達到基態，內能減為最小。根據Metropolis準則，粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT)，其中E為溫度T時的內能，ΔE為其改變量，k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題，將內能E模擬為目標函數值f，溫度T演化成控制參數t，即得到解組合優化問題的模擬退火算法：由初始解i和控制參數初值t開始，對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代，并逐步衰減t值，算法終止時的當前解即為所得近似最優解，這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制，包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。
資源簡介：模擬退火算法來源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時，固體內部粒子隨溫升變為無序狀，內能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達到平衡態，最后在常溫時達到基態，內能減為最小。根據Metropolis準則，粒子在溫度T時趨于...
上傳時間： 2015-04-24
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上傳時間： 2014-12-19
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資源簡介：模擬退火算法來源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時，固體內部粒子隨溫升變為無序狀，內能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達到平衡態，最后在常溫時達到基態，內能減為最小。
上傳時間： 2014-01-03
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資源簡介：模擬退火算法來源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時，固體內部粒子隨溫升變為無序狀，內能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達到平衡態，最后在常溫時達到基態，內能減為最小。 模擬退火算法能使問題解達到全局最優，...
上傳時間： 2017-07-09
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資源簡介：模擬退火算法的原理，方法步驟及例題含pascal程序。經典實用
上傳時間： 2015-08-29
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資源簡介：線性規劃TSP問題中的模擬退火算法 該算法來源于網絡非本人原創
上傳時間： 2016-06-05
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資源簡介：平臺vs2005 模擬固體退火算法實現144個城市的旅行商問題，可設置具體參數
上傳時間： 2016-10-07
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資源簡介：詳細講述模擬退火算法的理論原理。并TSP問題為例進行講解，并各處多種語言的源代碼，包括c，matlab以及delphi。
上傳時間： 2014-01-10
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資源簡介：模擬退火算法的基本思想是從一給定解開始,從鄰域中隨機產生另一個解,接受Metropolis準則允許目標函數在有限范圍內變壞,它由一控制參數t決定,其作用類似于物理過程中的溫度T,對于控制參數的每一取值,算法持續進行“產生—判斷—接受或舍去”的迭代過程,對應著...
上傳時間： 2013-12-25
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上傳時間： 2013-12-17
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上傳時間： 2014-01-18
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上傳時間： 2015-02-06
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資源簡介：遺傳算法和模擬退火算法相結合的并行實現
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上傳時間： 2015-03-06
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上傳時間： 2015-03-08
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上傳時間： 2015-03-09
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資源簡介：模擬退火算法求解經典圖論中的圖著色問題的源程序
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上傳時間： 2015-03-14
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資源簡介：模擬退火算法 模擬退火算法(Simulated Annealing,簡稱SA算法)是模擬加熱熔化的金屬的退火過程，來尋找全局最優解的有效方法之一。 模擬退火的基本思想和步驟如下： 設S＝{s1,s2,…,sn}為所有可能的狀態所構成的集合， f：S—R為非負代價函數，即優化問題抽象...
上傳時間： 2014-01-02
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資源簡介：用matlab語言編寫模擬退火算法，實現0－1被包問題
上傳時間： 2015-04-07
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資源簡介：本代碼包包含一個模擬退火算法的c++程序。此外還有其他一些源碼，這在該壓縮包中，有一個readme文檔，對其進行了詳細說明。
上傳時間： 2013-12-20
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資源簡介：以一個簡單的例子說明模擬退火算法的思想。 模擬退火法求函數f(x,y) = 5sin(xy) + x^2 + y^2的最小值，對理解模擬退火算法是一個很好的程序示例。
上傳時間： 2015-04-13
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資源簡介：本程序用模擬退火算法實現了旅行商問題（tsp問題）
上傳時間： 2013-12-23
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資源簡介：模擬退火算法是為了避免求解最優化出現局部極值的問題而提出的算法，保證最終的結果是全局最優的，該matlab源程序能在matlab環境中實現
上傳時間： 2014-10-12
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資源簡介：一些模擬退火算法及元代碼,可以用于解決TSP問題的等，我已經驗證過了 可以的，速度比較快，大家可以下載試試！
上傳時間： 2015-04-27
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