目前实现了以下算法： 模拟退火 (SA) 遗传算法 (GA) 蚁群优化 (ACO) 禁忌搜索 (TS) 进化策略 (ES)（仅限连续） 粒子群优化 (PSO)（仅限连续） 所有算法都是为了找到最小值而实现的。

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分析了粒子群优化算法的收敛性,指出它在满足收敛性的前提下种群多样性趋于减小, 粒子将会因速度降低而失去继续搜索可行解的能力;提出混沌粒子群优化算法, 该算法在满足收敛性的条件下利用混沌特性提高种群的多样性和粒子搜索的遍历性, 将混沌状态引入到优化变量使粒子获得持续搜索的能力.实验结果表明混沌粒子群优化算法是有效的,与粒子群优化算法、遗传算法、模拟退火相比,特别是针对高维、多模态函数优化问题取得了明显改善.

布局的问题的模拟退火算法，希望可以对大家相关的问题有帮助

利用模拟退火算法实现解决多元函数（一元函数）最优值问题（单目标问题），读者根据代码修改测试函数，不管是一元还是多元，都可以解决其最优话问题。

人工神经网络原理与仿真实例第2版 教学课件 高隽 第6章 随机神经网络及模拟退火算法.ppt

遗传算法、禁忌搜索、模拟退火、蚁群算法 解决三十个城市的旅行商问题 人工智能课的一次作业

模拟退火遗传算法的matlab程序，从二维到多维。同时可解决带有等式和不等式约束的优化问题。使用时可直接修改目标函数和约束条件。适合新手学习。

其实这个模拟退火算法还是很简单的,看了你就知道 感觉还是很神奇的,数模的菜鸟都可以写出来

该代码采用python编写模拟退火算法，整个过程中可以根据更改代码求解最大值与最小值。 1. 模拟退火算法的原理： 输入：温度T、退火控制参数k、初始点x0 输出：最优的自变量值、最大/最小值 （1）给定初始值温度T，退火控制参数k，初始点x0(该点为随机选择点),并计算f(x0) （2）随机产生扰动r=(2*rand-1)*delt;新店x1=x0+r,同时计算f(x1)、f(x1)-f(x0) (3) Metropolis准则，若f(x1)-f(x0)>0,接受该点（更新x0），且接受概率为p=exp(-(f(x1)-f0)/T)，若p>r(r为0-1上的随机数)，接受该点（更新x0），否则放弃该点 （4）执行降温操作：T=T*k;返回（2）继续 （5）执行上述步骤，结束