对Matlab中的遗传算法工具箱进行改进而得到的遗传退火进化算法。可用于一般的最优化问题，求解无约束的或带有线性约束的连续函数的全局最小值。首先对传统的遗传算法和模拟退火算法进行改进，然后将模拟退火算法引入了遗传算法，结合两种算法的优点，得到一种新的遗传退火进化算法。它不但实现了遗传算法的全局搜索能力与模拟退火算法的局部搜索能力的结合，同时可使改进后的模拟退火算法能够充分利用遗传算法所得的全局信息。经验证，改算法能使遗传算法避免产生早熟收敛，增强了算法的全局收敛性，而且加快了算法的收敛速度。该算法的使用方法与遗传算法相似，可参考matlab遗传算法的帮助文档。区别在于不能含有非线性约束。使用格式：[x, fval] = ga_nn(fitnessfcn,nvars,A,b,Aeq,beq,LB,UB,options)其中的options可以使用gatool设置后导出，也可以使用压缩包中附带的gaoptions.mat导入。

模拟退火算法的改进，总结了模拟算法的各种改进算法，很强大

该zip文件中包括了matlab实现的模拟退火算法，所有文件程序都带有注释，所有文件都带有注释，欢迎大家下载学习。

这是模糊C均值聚类与模拟退火算法的结合，在MATLAB中直接运行查看效果即可！！！！

将模拟退火和遗传算法相结合用于聚类分析，两种算法可以相互取长补短。

通过模拟退火解决护士排班问题 用模拟退火解决护士调度问题

程序描述：模拟退火算法求解物流配送系统的多车型车辆路径问题，使用MATLAB编写语言，简单易懂，适合初学者学习

程序中有详细的注释，运行后无错误，使用的是模拟退火算法解决常见的旅行商TSP问题，其中目标函数和优化变量都已经在程序里注释了出来，适合初学智能算法的同学使用。

模拟退火算法和遗传算法在实际问题中的具体结合。

代码解释的很详细，可以直接用，已经测试过了，很好用。