模拟退火，禁忌搜索，遗传算法，神经网络-MATLAB程序合集_matlab源码.rar
2021-12-12 20:00:09
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【TSP问题】基于模拟退火结合遗传算法求解31城市旅行商问题matlab源码.zip
2021-12-12 16:10:59
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《非数值并行算法》内容包括:模拟退火算法、并行模拟退火算法、渐进收敛法、冷却进度表、模拟退火算法的应用、改进合变异、boltzmann机及其在组合优化中的应用。
2021-12-12 09:04:30
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TSP问题是典型的NP-hard组合优化问题，遗传算法是求解此类问题的一种方法，但它存在如何较快地找到全局最优解，并防止“早熟”收敛的问题。针对上述问题并结合TSP问题的特点，提出将遗传算法与模拟退火算法相结合形成遗传模拟退火算法。为了解决群体的多样性和收敛速度的矛盾，采用了部分近邻法来生成初始种群，生成的初始种群优于随机产生初始种群。仿真实验结果证明，该算法相对于基本遗传算法的收敛速度、搜索质量和最优解输出概率方面有了明显的提高。
2021-12-11 10:00:53
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将模拟退火（SA） 思想用于求解蛋白质结构预测问题，并在此基础上提出了两个提高解的质量和加快收敛速度的改进策略，计算结果表明改进后的SA 算法的计算效率优于目前常用的遗传算法和Monte Carlo 方法。
2021-12-07 19:10:35
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D2D 通信是未来5G 网络中一种近距离直通通信方式，在通信过程中，信息直接由发送端传给接收用户，而不需要经过基站的转发。在传统蜂窝网络中引入D2D通信可以极大地提升系统的总吞吐量、增大频谱资源的利用率以及降低发射终端的功耗。主要介绍了一种适用于混合D2D蜂窝网络中的资源分配方法，通过拉格朗日乘子法结合模拟退火算法实现频谱资源的分配，提出一种同时考虑信道容量和能耗的基于模拟退火算法的资源调度策略。本算法在维也纳仿真平台上经仿真验证，相比于传统贪婪优化算法，可以明显增大系统总吞吐量和频谱资源利用率。另外，算法中采用了分布式资源调度方法，D2D 用户根据算法步骤自行搜索适合的目标信道并计算其发射功率，可以有效减少基站的信令开销。
2021-12-05 15:55:12
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