遗传算法、禁忌搜索、模拟退火、蚁群算法处理三十个城市的旅行商问题python实现
2016/3/8 3:35:52
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《MATLAB数学建模与仿真》是2016年清华大学出版社出版的图书，作者王健、赵国生.本书从数学建模与仿真的角度对MATLAB进行详细引见和讲解。
全书共2篇，即基础篇和应用篇，涵盖绝大部分数学建模问题的MATLAB求解方法。
前10章为基础篇，讲解有关MATLAB的基础知识，包括MATLAB的入门、数值运算、符号运算和图形功能、M文件编程、Simulink仿真模型和科学计算等内容，在此基础上引见应用数学领域的问题求解，如基于MATLAB的微积分问题、线性代数、积分变换、常微分方程、概率论与数理统计问题的数值解法等。
第11章至第15章为应用篇，引见如何利用MATLAB求解实际的数学建模问题，给出了蚂蚁算法、模拟退火算法、神经元网络、图论算法和遗传算法等详细的算法原理、问题描述、数学模型建立与求解、模型验证和仿真代码的全部建模过程。
全书共2篇，即基础篇和应用篇，涵盖绝大部分数学建模问题的MATLAB求解方法。
前10章为基础篇，讲解有关MATLAB的基础知识，包括MATLAB的入门、数值运算、符号运算和图形功能、M文件编程、Simulink仿真模型和科学计算等内容，在此基础上引见应用数学领域的问题求解，如基于MATLAB的微积分问题、线性代数、积分变换、常微分方程、概率论与数理统计问题的数值解法等。
第11章至第15章为应用篇，引见如何利用MATLAB求解实际的数学建模问题，给出了蚂蚁算法、模拟退火算法、神经元网络、图论算法和遗传算法等详细的算法原理、问题描述、数学模型建立与求解、模型验证和仿真代码的全部建模过程。
2017/3/10 19:43:17
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多个函数利用多种粒子群算法处理优化问题：用二阶粒子群优化算法求解无约束优化问题用二阶振荡粒子群优化算法求解无约束优化问题用混沌粒子群优化算法求解无约束优化问题用基于选择的粒子群优化算法求解无约束优化问用基于交叉遗传的粒子群优化算法求解无约束优化问用基于模拟退火的粒子群优化算法求解无约束优化问题用随机权重粒子群优化算法求解无约束优化问题用学习因子同步变化的粒子群优化算法求解无约束优化问题用学习因子异步变化的粒子群优化算法求解无约束优化问题
2021/4/23 22:12:23
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本文件包含了模拟退火算法的C源码，处理了工作指派问题，内部包含了该实验的要求，以及缩写的报告，简要的写出了本实验的设计思路
2022/9/6 6:23:34
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本文件包含了模拟退火算法的C源码，处理了工作指派问题，内部包含了该实验的要求，以及缩写的报告，简要的写出了本实验的设计思路
2022/9/6 6:23:34
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模拟退火法Matlab实现代码,在代码前面有例子引见如何用,后面的代码改成你自己的数据即可直接运行,我们的代码上有填充好的数据,直接在上面修改就好,需要修改的地方都标注出来了,简单方便,保真呦!
2022/9/4 21:45:37
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常用的神经网络是通过固定的网络结构得到最优权值,使网络的实用性遭到影响。
引入了一种基于方向的交叉算子和变异算子,同时把模拟退火算法引入了遗传算法,结合遗传算法和模拟退火算法的优点,提出了一种优化神经网络结构的遗传——模拟退火混合算法,实现了网络结构和权值的同时优化。
仿真实验表明,与遗传算法和模拟退火算法相比,该算法优化的神经网络收敛速度较快、预测精度较高,提高了网络的处理能力。
引入了一种基于方向的交叉算子和变异算子,同时把模拟退火算法引入了遗传算法,结合遗传算法和模拟退火算法的优点,提出了一种优化神经网络结构的遗传——模拟退火混合算法,实现了网络结构和权值的同时优化。
仿真实验表明,与遗传算法和模拟退火算法相比,该算法优化的神经网络收敛速度较快、预测精度较高,提高了网络的处理能力。
2022/9/3 22:26:57
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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