货架分配问题
用爬山，模拟退火和遗传算法解决货架分配问题
问题描述
我们必须将各种物质分配到实验室的不同架子上，以使任何一种物质都不在一起React并引发化学React。 在每行的输入中，我们使用触发化学React的编号和其他编号列表来处理物质。 在架子上找到某种物质，以最大程度减少架子和化学React的数量。
文献资料
表类：
用于保存输入数据并为爬山和初始化退火设定初始状态以及遗传算法的填充
List [] subs是列表的数组，用于放置在同一架子上的物品，它会触发化学React。 数组的索引表示项目编号。 例如：subs [1] = {2，3}表示如果将项目＃1与2个项目（2或3）中的任何一个放置在一起，则会引起化学React。
在init（）/ init（long seed）中，它对货架上的物品进行随机配置
节点类别：
建立用于爬坡和模拟退火的树数据结构
String []项
2022-05-14 19:09:11
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模拟退火算法解决二维路径规划路径寻优问题，这里上传子函数，
代码并非本人所写，可能版本不同运行时需要细微修改。在于解决路径规划的路径寻优问题，，需要打开后自行保存运行
2022-05-13 16:39:42
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神经网络非线性函数拟合基于粒子群优化算法
PSO , 模拟退火 PSO , 混沌 SAPSO , 神经网络 , 非线性函数
2022-05-11 09:04:11
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