SA的收敛性分析 问题： 将状态按目标值进行升序编号， 即 SA的Markov 链描述及收敛性分析 （4）

有工具箱的源程序和说明文件，推荐下载，呵呵！

用模拟退火算法解决TSP问题，保留并绘制出每次迭代的最优解和接受解。PYTHON语言

课程大作业，基于MFC对话框编程，结合遗传算法和模拟退火算法对图像进行分割，并和原始otsu方法进行了比较

使用模拟退火算法求解四色地图问题，输入区域个数和表示相邻关系的邻接矩阵，输出一组数组表示上色情况。相较于传统算法求解较快。

本资源是Mgasa算法解决TSP问题的Matlab代码，资源中包括mgasa_main(Mgasa算法解决TSP问题代码)，mgasa_fitness(适应度求取函数代码)，mgasa_annealing(Mgasa算法中模拟退火代码)，mgasa_select(遗传算法中选择函数代码)，mgasa_crossover(遗传算法中染色体交叉互换函数代码)，mgasa_mutation(遗传算法中基因突变函数代码)，mgasa_change(Mgasa算法中选择过程代码)。同时代码中有Location矩阵，其中30个坐标作为TSP问题的例子。

因课程需要，编写了C语言的模拟退火算法，其中随机数的产生方法至关重要。-

采用水热法在180℃下合成纳米级的尖晶石相的Ni0.6Zn0.4Fe2O4铁氧体材料，在空气中退火温度分别为600、800、1000℃。使用X射线衍射（XRD）、红外光谱（FTIR）、扫描电镜（sEM）和振动样品磁强计（VSM）分别表征NiZn铁氧体纳米粉体的相组成、微结构以及磁性能。XRD衍射谱和FTIR谱表明：未退火和退火的纳米晶NiZn铁氧体皆为单一尖晶石相；退火温度对晶格常数基本无影响，主要提高了致密度以及使晶粒尺寸得到长大；样品的饱和磁化强度随着退火温度的提高逐渐增大到1000℃时的58.75

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