SA(模拟退火)算法来源于固体退火原理，是一种基于概率的算法，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。 TSP问题即旅行商问题，假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。 程序用VC++6.0编写运行成功，更改各个城市坐标，即可输出最优路径。

无锡世敖仪表说明书 兼容输入21种信号 参数的说明 接线方式 面板说明 型号说明 故障报警参数说明 主要技术指标

采用SA或OOA方法对教学管理系统进行需求分析。

建筑装饰装修工程监理实施细则sa.doc

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模拟退火算法求TSP问题的MatLab程序 主程序. 主程序中有一rand('seed',n) n 为某一整 数, 这是设置随机数发生器的种子，这样实际上规定 了随机数发生的方式，因此后面的随机数其实都是定 下来的，这样所有人就可以看到同一结果, 可注释掉 此行，那么每次的结果就不一定再相同了.

1433，sa口令提权，批量，直接导入口令，实现批量提权下载执行exe

matlab copula代码乌克萨 不确定性量化 (UQ) 和灵敏度分析 (SA) 此存储库中分发的代码实现了 Eriksson 和 Jauhiainen 等人（2018 年）在论文“贝叶斯分析结合全局敏感性分析应用于动态细胞内通路模型的不确定性量化、传播和表征”中提出的方法。 该代码在 GNU 通用公共许可证 v3.0 下分发。 UQ 文件夹包含运行不确定性量化方法的 R 脚本（ABC-MCMC with copulas）。 需要包 ks、VineCopula、MASS、R.utils 和 R.matlab（将输出数据保存到 MATLAB 兼容文件的最后一个包）。 要运行的主脚本称为 runABCMCMC-Phenotype123.R。 该脚本将使模型适合表型 1-3（如论文中所述），我们将其用作说明性测试用例。 结果数据也以 R 和 MATLAB 格式上传到文件夹中。 我们使用表型 4 作为我们的预测数据集来说明 SA 方法。 SA 文件夹包含运行全局敏感性分析的 MATLAB 脚本。 需要 2014a 之后的 MATLAB 版本。 要运行的主脚本称为 get_predictio

sa权限下无xp_cmdshell下取权限又一简单方法.txt

武汉大学国际软件学院实验人机交互第一次实验