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模拟退火算法Matlab代码

为解决传统多模盲均衡算法(MMA)在均衡高阶QAM信号时存在的收敛速度慢、稳态误差大等问题,提出了一种基于模拟退火萤火虫优化的小波加权多模盲均衡算法(SA-GSO-WT-WMMA)。该算法在MMA的基础上增加了加权项,并引入了模拟退火萤火虫优化(SA-GSO)算法和正交小波变换(WT),利用加权项自适应地调整算法中代价函数的模值,利用SA-GSO算法极强的全局寻优能力来优化均衡器的初始权向量,利用正交小波变换降低信号的自相关性,有效提高了均衡效果。水声信道仿真实验表明,该算法在降低稳态均方误差和加速收敛速度两方面表现卓越。

这是利用经典的模拟退火算法求解30个城市的TSP问题，代码使用matlab写的，改代码可扩展性强，易用

利用模拟退火-粒子群算法进行全局路径规划后，设置动态障碍物进行DWA局部规划，仅是将两种方法进行融合，没什么难度一看就会，详细讲解请移步至https://blog.csdn.net/weixin_53293018/article/details/129802545?spm=1001.2014.3001.5501

模拟退火算法matlab程序，可以直接运行使用，有注释方便阅读

针对心肌梗死（myocardial infarction，MI）12导联高频心电信号（high frequency electrocardiogram，HF-ECG）全局特征聚类问题，提出了一种计算机自动聚类算法。收集MIT-BIH标准心电数据库中的健康心电信号、早期心肌梗死心电信号、急性期心肌梗死心电信号、近期心肌梗死心电信号进行处理。应用二维主分量判别法（two dimensional principal component analysis，2D-PCA）对12导联HF-ECG进行融合特征提取，并应用基于均方差属性加权的遗传模拟退火K-means改进聚类算法。与常规K-means聚类算法相比，特征值更加简单直观，所提算法平均分类精度有较大提高，能对12导联HF-ECG进行更有效的聚类。

模拟退火算法在优化路径问题中的应用，刘雨博，胡楠，近半个多世纪以来随着运筹学的发展，在设施布置和物流工程方面已经开发了许多物理和数学模型，并随着计算机技术的飞速进步，又开

该文档主要是讲解模拟退火算法的原理，基本编码过程，以及详细介绍在2014及2017年全国大学生数模竞赛中的应用

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