模拟退火算法在带时间窗的车辆调度问题中应用.pdf

- 基于模拟退火算法的TSP（旅行商）问题 - 可以根据要求自己修改城市坐标 - 注释很详细

MATLAB改进的遗传算法求解VRPTW带时间窗的车辆路径规划问题，增加了重升温的过程。还有改进模拟退火算法，禁忌搜索蚁群算法等，以及各种算法的改进，数据可以更改，文章已经写好，可以直接用。 MATLAB改进的遗传算法求解VRPTW带时间窗的车辆路径规划问题，增加了重升温的过程。还有改进模拟退火算法，禁忌搜索蚁群算法等，以及各种算法的改进，数据可以更改，文章已经写好，可以直接用。 MATLAB改进的遗传算法求解VRPTW带时间窗的车辆路径规划问题，增加了重升温的过程。还有改进模拟退火算法，禁忌搜索蚁群算法等，以及各种算法的改进，数据可以更改，文章已经写好，可以直接用。 MATLAB改进的遗传算法求解VRPTW带时间窗的车辆路径规划问题，增加了重升温的过程。还有改进模拟退火算法，禁忌搜索蚁群算法等，以及各种算法的改进，数据可以更改，文章已经写好，可以直接用。 MATLAB改进的遗传算法求解VRPTW带时间窗的车辆路径规划问题，增加了重升温的过程。还有改进模拟退火算法，禁忌搜索蚁群算法等，以及各种算法的改进，数据可以更改，文章已经写好，可以直接用。

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效果展示： https://github.com/angary/simulated-annealing-tsp/raw/main/examples/world-tsp.gif 旅行商问题是一个众所周知的 NP-Hard 问题。给定一个城市列表，找到访问所有城市一次的最短路径。 模拟退火是用于解决优化问题的众所周知的随机方法，并且是用于解决 TSP 的众所周知的非精确算法。然而，它的有效性取决于初始参数，例如通常根据经验选择的起始温度和冷却速率。 该项目的目标是： 确定最佳起始温度和冷却速率是 否可以通过输入参数化 可视化 TSP 的求解过程 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

模拟退火 这里有两件事。第一个是纯 Ruby 中模拟退火随机搜索过程的一个很好的通用实现。如果您将事物格式化为模拟退火问题，那么文件模拟退火.rb 应该在许多问题域中都很有用。第二个是针对特定问题域的模拟退火的具体实现：安排锦标赛。在这种情况下，我们正在安排一场辩论赛。该算法允许您指定不同的“权重”来赋予时间表的不同不良属性，然后搜索最佳时间表。事实证明，这是安排比赛的一种非常灵活的方式 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

模拟退火算法解决置换流水车间调度问题(python实现) Use Simulated Annealing Algorithm for the basic Job Shop Scheduling Problem With Python 作业车间调度问题（JSP）是计算机科学和运筹学中的一个热门优化问题。它专注于在特定时间将作业分配给有限的资源。模拟退火算法（SSA）是一种基于蒙特卡罗迭代求解策略的通用随机全局搜索优化算法。其出发点是基于物理固体材料退火处理与一般组合优化问题之间的相似性。在一定的初始温度下，结合概率和降温，在解空间中找到目标函数的全局最优解。在本文中，我在JSP上使用了该算法，并通过十个实例得到了调度顺序。

利用模拟退火算法和遗传算法进行矩形算法排样优化

几种智能算法的原理 及应用介绍 学 院：计算机科学技术学院

问题的可行解用0和1的序列表示，数据直接可以在函数中修改