智能算法在TSP中的应用研究开题报告.doc

智能算法求解TSP问题的比较.doc

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

本代码基于matlab实现了遗传算法解决TSP问题，并且对不同城市的个数进行了对比

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

使用matlab编程实现的遗传算法，解决旅行商问题。。。。

【三维路径规划】基于模拟退火算法结合粒子群算法多无人机三维路径规划含Matlab源码

遗传算法与TSP近似最优解的研究与实现.doc