随着港口吞吐量逐年攀升,船舶到达密度不断增加,泊位和岸桥(装卸起重机)资源分配问题的全局优化已成为一个重要的课题。泊位和岸桥分配为NP-Hard问题,确定性算法在寻找最优解时需要大量的计算时间,并且只能解决一些特殊问题,因此许多研究中提出了基于启发式规则的近似求解方法,如基于模拟退火(SA)或遗传算法(GA)的方法。本文中,我们采用了模拟退火算法来优化此问题中的分配。 此算法适用于对计算复杂性、NP问题、数学模型、集装箱码头泊位和岸桥分配等方向有研究的学者,除了算法文档外,我们还提供了C++编写的源代码,此源代码只依赖于C++的标准库,方便学习和优化。 注意:文档和源码都具有原创性,供学者研究使用,不可用于商业用途。
2024-06-14 19:24:25 54.11MB 模拟退火算法 NP难问题
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文件包括用遗传算法、退火算法实现的护士排班代码,还有一个简易版的排班代码,都是亲手敲出来的,希望能对你有所帮助
2024-05-16 15:51:49 7.16MB 护士排班 遗传算法 退火算法
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模拟退火算法作为一种启发式搜索算法,在求解组合优化问题方面具有广泛的应用前景。通过深入理解算法的原理和实现步骤,并结合具体问题的特点进行改进和优化,我们可以更好地发挥模拟退火算法的优势,为实际问题提供有效的解决方案。
2024-04-24 10:19:36 113KB 模拟退火算法
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模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)是一种概率型优化算法,用于在给定大的搜索空间内寻找问题的最优解。该算法模仿了物理退火过程,即固体物质加热后再缓慢冷却以减少系统的能量,达到更稳定的状态。在模拟退火中,"能量"对应于优化问题的目标函数值,"温度"则是一个控制参数,用于决定接受较差解的概率,以避免陷入局部最优。 以下是一个使用Python实现的模拟退火算法示例: 在这个例子中,cost_function 是我们要优化的目标函数,neighbour_function 用于生成当前解的邻近解,simulated_annealing 函数实现了模拟退火算法的主体逻辑。我们从一个随机初始化解开始,通过不断迭代、生成新解、评估和接受或拒绝新解来寻找最优解。 请注意,模拟退火算法的性能高度依赖于初始温度、降温速率、最大迭代次数等参数的设置,以及邻居函数和目标函数的设计。在实际应用中,可能需要根据具体问题调整这些参数和函数。
2024-04-16 01:06:18 2KB 模拟退火算法 python
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应用于函数寻优问题
2024-04-14 21:29:38 1KB matlab 模拟退火算法
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多配送中心选址问题可以描述为:某个地区内有若干个需求点,已知各个需求点的需求量,现欲在该区域内若干个配送中心备选点中选择一部分,建立配送中心,以满足该地区需求点的需求,并使得包括固定费用、运输费用以及存储费用在内的总费用最少。 为了简化问题,我们先做出如下假设: 1)仅在给定的配送中心备选点中选择一部分建立配送中心。 2)运输费用与运量成正比。 3)配送中心容量足够大,可以满足所有需求。 4)各需求点的需求量已知。 模拟退火算法来源于固体退火原理,将固体加温至充分高,再让其冷却。加温时,固体内部粒子随温升变为无序状,内能增大;而冷却时粒子渐趋有序,在每个温度上都达到平衡态,最后在常温时达到基态,内能减为最小。
2024-04-11 10:43:43 30KB matlab 模拟退火算法 中心选址问题
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车辆调度问题_遗传算法+遗传退火算法代码.zip
2024-03-16 20:46:37 1.67MB
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基于模拟退火遗传算法的全向AGV路径规划的学习与实现的matlab代码,包括地图生成,交叉重组、变异重组等功能代码的实现。
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退火对Cr掺杂Heusler合金Ni-Mn-In马氏体相变行为的影响,于淑云,韦佳佳,本文采用X射线衍射、交流磁化率以及磁化强度的测试研究了不同温度退火对Ni50Mn31.5Cr2In16.5铁磁形状记忆合金马氏体相变行为的影响。研�
2024-02-26 10:27:17 356KB 首发论文
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1、资源内容:基于Matlab实现模拟退火算法路径规划(源码).rar 2、适用人群:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计,作为“参考资料”使用。 3、解压说明:本资源需要电脑端使用WinRAR、7zip等解压工具进行解压,没有解压工具的自行百度下载即可。 4、免责声明:本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”,代码只能作为参考,不能完全复制照搬。不一定能够满足所有人的需求,需要有一定的基础能够看懂代码,能够自行调试代码并解决报错,能够自行添加功能修改代码。由于作者大厂工作较忙,不提供答疑服务,如不存在资源缺失问题概不负责,谢谢理解。
2024-01-22 15:25:20 1KB matlab 模拟退火算法