本书系统介绍了禁忌搜索算法、模拟退火算法、遗传算法、蚁群优化算法、人工神经网络算法和拉格朗日松弛算法等现代优化计算方法的模型与理论、应用技术和应用案例。
全书共7章,第1章是后6章内容的基础,主要介绍算法复杂性的基本概念和启发式算法的评价方法,后6章分别介绍各个现代优化计算方法。
本书可作为数学、管理科学、计算机科学、工业工程等学科中相关优化专业的研究生教材,也可供相关专业研究人员参考。

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程序简单易懂，对于学习模拟退火算法来说简单易懂，方便入门

数学建模常用程序包，包括神经网络、图论算法、小波预测、元胞自动机、回归预测、灰色预测、聚类分析、SVM、时间序列、粒子群优化、模拟退火、遗传算法、主成分分析、图像处理等数十种常用代码，可以直接运行。

这是一个算法演示程序。
总共包括看DFS（深度优先）,BFS（广度优先）,A*,IDA*和SA（模拟退火）五个算法。
我们整整花了一周的时间完成了它。
PS:这是我们大三下学期的课程设计。

1基于遗传算法的TSP算法（王辉）2基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法（史峰）3基于遗传算法的BP神经网络优化算法（王辉）4设菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱（王辉）5基于遗传算法的LQR控制优化算法（胡斐）6遗传算法工具箱详解及应用（胡斐）7多种群遗传算法的函数优化算法（王辉）8基于量子遗传算法的函数寻优算法（王辉）9多目标Pareto最优解搜索算法（胡斐）10基于多目标Pareto的二维背包搜索算法（史峰）11基于免疫算法的柔性车间调度算法（史峰）12基于免疫算法的运输中心规划算法（史峰）13基于粒子群算法的函数寻优算法（史峰）14基于粒子群算法的PID控制优化算法（史峰）15基于混合粒子群算法的TSP寻优算法（史峰）16基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法（史峰）17粒子群算法工具箱（史峰）18基于鱼群算法的函数寻优算法（王辉）19基于模拟退火算法的TSP算法（王辉）20基于遗传模拟退火算法的聚类算法（王辉）21基于模拟退火算法的HEV能量管理策略参数优化（胡斐）22蚁群算法的优化计算——旅行商问题（TSP）优化（郁磊）23基于蚁群算法的二维路径规划算法（史峰）24基于蚁群算法的三维路径规划算法（史峰）25有导师学习神经网络的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测（郁磊）26有导师学习神经网络的分类——鸢尾花种类识别（郁磊）27无导师学习神经网络的分类——矿井突水水源判别（郁磊）28支持向量机的分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断（郁磊）29支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测（郁磊）30极限学习机的回归拟合及分类——对比实验研究（郁磊）

改进模拟退火算法求解TSP问题也就是常说的旅行商问题

本书系统地叙述模拟退火算法、遗传算法、禁忌搜索、神经网络化算法、混沌优化、混合优化策略等智能优化算法的基本理论和实现技术以及最新进展和应用，并从结构上对算法进行统一描述，着重强调混合策略的开发与应用。

旅行商问题_TSP_的改进模拟退火算法。

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。