利用MATLAB退火算法解决0-1背包问题。
数据直接在主函数内,如有需要,直接替换即可
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模拟退火是种求优化问题的智能算法,相信这个工具箱能为学习它带来些帮助!祝学习愉快
2024/9/8 9:42:17 59KB 名牌你退火算法
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该程序可以在窗口里用鼠标随意点击来产生不同的“城市”,最短距离也是直观的连线表示,简单易用。
热心提醒:模拟退火法在该程序中没有单一的退火方向,等同于随机遍历,你可以自己想办法设置退火方向,我还没想出来怎么办╮(╯▽╰)╭
2024/9/4 20:05:48 110KB 遗传算法 模拟退火 旅行商问题 c#
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模拟退火算法是一种很有用的,比较古老的算法
2024/8/8 15:31:03 645KB 退火算法
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Matlab模拟退火算法-模拟退火.zip模拟退火算法程序matlab所含文件:Figure29.jpg结果:Figure28.jpg
2024/8/5 19:23:15 492KB matlab
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详细介绍了神经网络算法、粒子群算法、遗传算法、模糊逻辑控制、免疫算法、蚁群算法、小波分析算法及其MATLAB的实现方式等内容;
第二部分详细介绍了智能算法的工程中的应用问题,包括模糊神经网络在工程中的应用、遗传算法在图像处理中的应用、神经网络在参数估计中的应用、基于智能算法的PID控制和智能算法的综合应用等
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使用模拟退火算法解决TSP旅行商问题,在TSP70问题上跑出的结果几乎接近最优解,同时速度很快,在自己笔记本上测试10s左右。
同时包括论文形式的设计报告。
2024/7/1 0:38:16 72KB 模拟退火算法 TSP问题 Matlab
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大地电磁测深法的粒子群反演算法程序,一维,子群算法粒子群算法,也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法(ParticleSwarmOptimization),缩写为PSO,是近年来由J.Kennedy和R.C.Eberhart等[1]开发的一种新的进化算法(EvolutionaryAlgorithm-EA)。
PSO算法属于进化算法的一种,和模拟退火算法相似,它也是从随机解出发,通过迭代寻找最优解,它也是通过适应度来评价解的品质,但它比遗传算法规则更为简单,它没有遗传算法的“交叉”(Crossover)和“变异”(Mutation)操作,它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。
这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视,并且在解决实际问题中展示了其优越性。
粒子群算法是一种并行算法。
2024/6/29 20:39:39 97KB MT PSO 大地电磁 粒子群
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本书的作者都具有实际的数学建模参赛经历和竞赛指导经验。
书中内容完全是根据数学建模竞赛的需要而编排的,涵盖了绝大部分数学建模问题的matlab求解方法。
本书内容分上下两篇。
上篇介绍数学建模中常规方法的matlab实现,包括matlab交互、数据建模、程序绘图、灰色预测、规划模型等方法;
还介绍了各种高级方法的matlab实现,包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、人工神经网络、小波分析、动态仿真、数值模拟等。
下篇以真实的数学建模赛题为案例,介绍了如何用matlab求解实际的数学建模问题,给出了详细的建模过程和程序。
书中的附件部分介绍了作者在建模竞赛中屡获大奖的经验。
相信这些经验对准备参加数学建模竞赛的读者会有所帮助。
2024/6/2 15:46:32 16.32MB Matlab 数学建模
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1.设计一个文件保存地图信息,地图中标明各个城市之间是否有路及它们的距离。
2.利用图形展示地图信息。
3.手工输入起始城市4.用红线标出从起始城市开始遍历所有城市的最短路径
2024/5/24 19:02:32 7KB 遍历问题
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡