基于MATLAB的退火炉温度模糊PID控制的仿真研究.pdf

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Introduction 复现了一些TSP问题的相关算法，对TSP数据集st70.tsp进行了测试，并对此测试数据调整了参数，开箱即用。 Algorithms 动态规划(DP) 遗传算法(GA) 粒子群算法(PSO) 模拟退火算法(SA) 蚁群算法(ACO) 自适应神经网络(SOM) 禁忌搜索算法(TS) 指针网络(Pointer-network)[pytorch版本复现] Tips 遗传算法核心要素：父代集合的数量，选择两个父代个体的方式，交叉操作、变异操作 粒子群算法核心要素：个体当前最优与粒子群群体当前最优，生成新个体的时候与这两个最优解都会发生交叉 模拟退火算法核心要素：跳出最优解的概率必须是会随着时间变化，降温速度，初始温度，最终温度，随机解的生成方式，随季解数量 蚁群算法核心要素：不同城市之间的概率转移矩阵不断变化（受信息素的影响），参数繁多 自适应神经网络核心

论了传统模拟退火算法的原理、求解过程，详细地分析了它存在的局限，简单叙述了模拟退火算法中关键参数对该算法性能的影响，并给出了该算法的可行的改进方案

《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。

matlab 回溯算法 模拟退火算法-matlab

自己上现代优化方法课做的大作业，用模拟退火算法计算0/1背包问题，word文档内含matlab代码

heston期权定价模型在进行期权定价时，需要填入五个已知参数。这五个参数需要达到定价误差最小，因此这本质上是一个误差极小化问题。本文使用模拟退火算法估计heston模型的五个参数。该压缩包中包含所有的python代码文件和所使用的期权数据。

Python中的群智能（遗传算法，粒子群优化，模拟退火，蚁群算法，免疫算法，Python中的人工鱼群算法） 文档： : 文档： : 源代码： : 帮助我们改善scikit-opt 安装 pip install scikit-opt 对于当前的开发人员版本： git clone git@github.com:guofei9987/scikit-opt.git cd scikit-opt pip install . 特征 功能1：UDF UDF （用户定义的函数）现在可用！ 例如，您刚刚制定了一种新型的selection功能。 现在，您的selection功能如下所示： ->演示代码： # step1: define your own operator: def selection_tournament ( algorithm , tourn_size ): Fi