智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab代码模型及运行结果

针对微粒群优化算法在求解作业车间调度问题时存在的易早熟、搜索准确度差等缺点，在微粒群优化算法的基础上引入了模拟退火算法，从而使得算法同时具有全局搜索和跳出局部最优的能力，并且增加了对不可行解的优化，从而提高了算法的搜索效率；同时，在模拟退火算法中引入自适应温度衰变系数，使得SA算法能根据当前环境自动调整搜索条件，从而避免了微粒群优化算法易早熟的缺点。对经典JSP问题的仿真实验表明，与其他算法相比，该算法是一种切实可行、有效的方法。

PPT由本人按照自己的学习思路整理出来的PPT，对应我的博客学习笔记，有错误的请指正（https://blog.csdn.net/weixin_43935696/article/details/107045716）

Python | 模拟退火算法解决置换流水车间调度问题 使用启发式算法解决置换流水车间调度问题 txt文档中分别为源码和测试用例 未涉及第三方库，可以直接复制到pyCharm中运行 由于主函数使用了递归，程序可能运行较慢 （运行时需在源码中更改测试用例的保存路径）

根据实际应用中布谷鸟算法体现出的局部搜索能力差的问题，本文采用算法结合的方式把模拟退火算法结合其 中，同时动态更改发现概率以及搜索步长，使之变成自适应混合布谷鸟算法。利用标准测试函数进行检验，发现此结合算 法能够很好地提高算法运算质量，收敛速度较快。通过实际应用，将该算法引入到公交调度系统当中，效果较好，这为公交 系统优化研究提供了一个新颖的方法。

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【TSP问题】基于模拟退火结合遗传算法求解旅行商问题matlab源码.zip

在非线性、全局寻优、组合优化参数各种算法上，不断提出的各种优化算法。比如 * 遗传算法 * 进化差分算法 * 免疫算法 * 蚁群算法 * 粒子群算法 * 模拟退火算法 * 禁忌搜索算法 * BP神经网络等等 可以用于信号处理、图像处理、生产调度、路径规划、模式识别、自动控制等等领域 优化算法他是以数学为基础，在目前发机器学习、深度学习相关的论文，就会考虑和与其组合成优化参数的预测模型，比如基于PSO的SVM算法，基于遗传算法优化的随机森林在某方面的实际应用。 以上代码全部基于MATLAB编程，这些仿真案例代码均有注释，方便学者理解代码编程思路，以及自己的后期改变应用到实际的科研情况。 同时，考虑到MATLAB相比Python在搭建环境上更加容易，所以本上传基于MATLAB的代码 诚然，代码过多，如果想单买，也可以联系笔者。