模拟退火算法解决二维路径规划路径寻优问题，这里上传主函数， 代码并非本人所写，可能版本不同运行时需要细微修改。在于解决路径规划的路径寻优问题，，需要打开后自行保存运行

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以提高预测软件老化趋势为应用背景，提出一种新型粒子群退火算法（New Particle Swarm Annealing Algorithm，NPSOSA）优化BP神经网络的权值和阈值，继而构建NPSOSA-BP神经网络预测模型.实验通过搭建软件老化测试平台，收集所需的老化数据并进行仿真训练.实验结果表明，NPSOSA-BP神经网络模型相比于传统粒子群算法（PSO）、传统粒子群退火算法（PSOSA）优化的BP神经网络模型提高了预测精度和适用度，在该应用领域验证了本文方法的有效性.

用模拟退火算法解决旅行商问题，提供了python代码以及数据集的处理，仅供交流学习。（摘要必须大于50个字符!）

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介绍了遗传算法和模拟退火算法的特征选择方法

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