模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）是一种概率型优化算法，用于在给定大的搜索空间内寻找问题的最优解。该算法模仿了物理退火过程，即固体物质加热后再缓慢冷却以减少系统的能量，达到更稳定的状态。在模拟退火中，"能量"对应于优化问题的目标函数值，"温度"则是一个控制参数，用于决定接受较差解的概率，以避免陷入局部最优。 以下是一个使用Python实现的模拟退火算法示例： 在这个例子中，cost_function 是我们要优化的目标函数，neighbour_function 用于生成当前解的邻近解，simulated_annealing 函数实现了模拟退火算法的主体逻辑。我们从一个随机初始化解开始，通过不断迭代、生成新解、评估和接受或拒绝新解来寻找最优解。 请注意，模拟退火算法的性能高度依赖于初始温度、降温速率、最大迭代次数等参数的设置，以及邻居函数和目标函数的设计。在实际应用中，可能需要根据具体问题调整这些参数和函数。

应用于函数寻优问题

基尔霍夫椭圆涡旋是嵌入在无粘性、不可压缩和无旋流体中的均匀涡度的二维椭圆区域（或“补丁”）。 G. Kirchhoff 在 1876 年证明了这些是非线性欧拉方程的精确解。 随后，AEH Love 分析了基尔霍夫涡旋的线性稳定性，并确定在大纵横比下它们是不稳定的。 他还获得了振荡频率和增长率的解析表达式。 自述文件中包含了他的论文的抄录，该论文于 1893 年发表在伦敦数学学会会刊上。 1979 年，NJ Zabusky、MH Hughes 和 KV Roberts 引入了一种现在通常称为“轮廓动力学”的数值方案。 这是一种用于模拟无粘性离散涡量块的流行工具。 它在数值上是有效的，因为跟随均匀涡度区域的演变只需要跟踪其边界。 我们在 Matlab 中实现了轮廓动力学算法，以重新检查基尔霍夫涡旋的演变，重点是系统的模式。 包括两个拟合例程，将解分解为组成的线性特征模式。 这些例程的一些

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多配送中心选址问题可以描述为：某个地区内有若干个需求点，已知各个需求点的需求量，现欲在该区域内若干个配送中心备选点中选择一部分，建立配送中心，以满足该地区需求点的需求，并使得包括固定费用、运输费用以及存储费用在内的总费用最少。 为了简化问题，我们先做出如下假设： 1）仅在给定的配送中心备选点中选择一部分建立配送中心。 2）运输费用与运量成正比。 3）配送中心容量足够大，可以满足所有需求。 4）各需求点的需求量已知。 模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其冷却。加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大；而冷却时粒子渐趋有序，在每个温度上都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。

按照GBT28181-2016规范标准，基于osip2协议栈，使用osip2_5.3.0库和eXosip_5.3.0库实现的GB28181测试客户端，包括注册、心跳包、MESSAGE消息、Invite请求处理等GB28181基本功能的实现

风电光伏的场景生成与消减-matlab代码 可利用蒙特卡洛模拟或者拉丁超立方生成光伏和风电出力场景，并采用快速前推法或同步回代消除法进行削减，可以对生成场景数和削减数据进行修改，下图展示的为1000个场景削减至10个典型场景，并获得各场景概率。

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