《遗传算法与模拟退火融合在TSP与车间作业调度中的应用》 在解决复杂的优化问题时，传统的数学方法往往力有未逮，而计算智能领域的算法如遗传算法（Genetic Algorithm, GA）和模拟退火（Simulated Annealing, SA）则展现出了强大的潜力。本文将探讨如何将这两种算法融合，应用于旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）和车间作业调度问题（Job Shop Scheduling Problem, JSSP），并介绍相关代码实现。 一、遗传算法 遗传算法是受生物进化理论启发的一种全局优化算法。它通过模拟种群的自然选择、基因重组和突变等过程，逐步演化出更优的解决方案。在TSP中，每个个体代表一种旅行路径，通过交叉、变异操作更新种群，寻找最短的旅行路线。遗传算法的优势在于其全局搜索能力，能跳出局部最优解，但可能会陷入早熟。 二、模拟退火 模拟退火算法源自固体物理的退火过程，其核心思想是在接受较差解时引入一定的概率，从而避免过早收敛。在解决JSSP时，SA能有效处理约束条件下的优化问题，寻找最小化完成时间的作业调度方案。SA的优势在于其动态调整接受解的策略，有助于找到全局最优。 三、融合算法 遗传算法和模拟退火的融合可以结合两者的优点，提高解决问题的效率和精度。在融合过程中，可以先用遗传算法快速搜索大范围空间，再用模拟退火细化搜索，对遗传算法得到的近似解进行优化。这种混合策略在处理复杂优化问题时，通常能获得更好的结果。 四、TSP与JSSP应用 1. 旅行商问题：TSP是一个经典的组合优化问题，目标是找到访问多个城市的最短路径，且每个城市仅访问一次，最后返回起点。遗传算法和模拟退火的融合可以有效地寻找接近最优的解决方案。 2. 车间作业调度问题：JSSP涉及多个工序和机器，每个作业需按特定顺序在多台机器上完成，目标是最小化总的完成时间。融合算法的应用可以解决复杂的约束条件，找到最佳的作业顺序。 五、代码实现 “算法集合”中的代码实现了上述理论，包含了遗传算法和模拟退火的实现，以及它们的融合版本。通过运行这些代码，可以直观地理解算法的运作机制，并在实际问题中进行应用。 总结，遗传算法和模拟退火作为计算智能的重要工具，具有广泛的应用前景。通过它们的融合，我们可以解决更复杂的优化问题，如TSP和JSSP。理解并掌握这些算法的原理与实现，对于提升问题解决能力具有重要意义。

徐士良老师的算法集合，qbasic版本，vb可以用

Python中的度量学习算法集合

滤波算法集合（中位数、中位数平均、平均、加权平均、一阶加权、正太分布）

黑盒优化算法的集合。

人工智能计算算法集合项目源代码。包含：蚁群算法、粒子群算法、BP神经网络、高斯概率模型的分布估计算法、遗传算法、BP神经网络、贪婪算法。 人工智能计算算法集合项目源代码。包含：蚁群算法、粒子群算法、BP神经网络、高斯概率模型的分布估计算法、遗传算法、BP神经网络、贪婪算法。人工智能计算算法集合项目源代码。包含：蚁群算法、粒子群算法、BP神经网络、高斯概率模型的分布估计算法、遗传算法、BP神经网络、贪婪算法。人工智能计算算法集合项目源代码。包含：蚁群算法、粒子群算法、BP神经网络、高斯概率模型的分布估计算法、遗传算法、BP神经网络、贪婪算法。人工智能计算算法集合项目源代码。包含：蚁群算法、粒子群算法、BP神经网络、高斯概率模型的分布估计算法、遗传算法、BP神经网络、贪婪算法。人工智能计算算法集合项目源代码。包含：蚁群算法、粒子群算法、BP神经网络、高斯概率模型的分布估计算法、遗传算法、BP神经网络、贪婪算法。

为 Julia 语言编写的一组数值算法，可用于教育或函数式编程目的 这是当前支持的算法列表。 梯形法 牛顿法 割线法 线性代数（不完整） 辛普森的方法 Romberg 积分算法（理查森外推的应用） 节点转换 高斯正交（2 和 3 点积分） Runge-Kutta 算法（2、3 和 4 阶） 两点之间的距离 计算三角形的斜边 三角形面积（使用点） 附加牛顿-科茨规则 将极坐标转换为笛卡尔坐标 R2 和 R3 中的雅可比矩阵评估 R2 中的 Wronskian 矩阵评估 希尔伯特矩阵 切比雪夫节点的计算

代码 100多种数据处理与分类算法集合代码 100多种数据处理与分类算法集合代码 100多种数据处理与分类算法集合代码 100多种数据处理与分类算法集合代码 100多种数据处理与分类算法集合代码 100多种数据处理与分类算法集合代码 100多种数据处理与分类算法集合代码 100多种数据处理与分类算法集合代码 100多种数据处理与分类算法集合代码 100多种数据处理与分类算法集合代码 100多种数据处理与分类算法集合代码 100多种数据处理与分类算法集合代码 100多种数据处理与分类算法集合代码 100多种数据处理与分类算法集合代码 100多种数据处理与分类算法集合代码 100多种数据处理与分类算法集合代码 100多种数据处理与分类算法集合代码 100多种数据处理与分类算法集合代码 100多种数据处理与分类算法集合代码 100多种数据处理与分类算法集合代码 100多种数据处理与分类算法集合代码 100多种数据处理与分类算法集合代码 100多种数据处理与分类算法集合代码 100多种数据处理与分类算法集合代码 100多种数据处理与分类算法集合代码 100多种数据处理与分类算法集合代码 100

优化算法集合（matlab）.zip MATLAB中的进化优化算法集合

利用MFC对OpenCV中一些基础的图像算法做了一个梳理。几种滤波，几种边缘检测，霍夫变化，水漫填充，直方图，角点检测，重映射等相关算法。