Advertisement

非数值并行算法（卷一）—— 模拟退火算法

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
《非数值并行算法（卷一）》专注于介绍模拟退火算法的基础理论及其在各种复杂问题中的应用。此书详细探讨了该算法的独特性质和优势，特别强调其如何有效解决大规模优化问题的能力，并且提供了丰富的实例来展示模拟退火算法的实际操作过程以及与其他算法的比较分析。 非数值并行算法（第一册）介绍了模拟退火算法的相关内容。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 非数值并行算法（卷一）—— 模拟退火算法
    优质
    《非数值并行算法（卷一）》专注于介绍模拟退火算法的基础理论及其在各种复杂问题中的应用。此书详细探讨了该算法的独特性质和优势，特别强调其如何有效解决大规模优化问题的能力，并且提供了丰富的实例来展示模拟退火算法的实际操作过程以及与其他算法的比较分析。 非数值并行算法（第一册）介绍了模拟退火算法的相关内容。
     
  • 模拟退火算法的并行化应用
    优质
    简介：本文探讨了如何将经典的模拟退火优化算法进行并行化处理，以提高其在大规模问题求解中的效率和适用性。通过分析不同并行策略的效果，展示了该方法在实际问题中的优越性能。 计算机系研究生并行课程的讲义详细介绍了模拟退火算法的基本原理及其并行化方法，包括使用MPI和GPU的技术。附有详细的名词解释，适合智能计算方向的新手阅读。
     
  • MoLiTuiHuoYiChuanSuanFa.zip_模拟退火 MATLAB_模拟退火与遗传算法_退火算法_遗传模拟退火
    优质
    本资源为MATLAB实现的模拟退火算法及结合遗传算法的应用程序，适用于解决组合优化问题。包含详细注释和示例代码。 欢迎各位下载学习关于模拟退火遗传算法的MATLAB程序，并相互交流。
     
  • PSO-SA.rar_pso sa_pso-sa_模拟退火_matlab_粒子群算法-模拟退火算法_模拟退火算法
    优质
    本资源提供基于MATLAB实现的粒子群优化与模拟退火相结合（PSO-SA）的混合算法，适用于求解复杂优化问题。包含详细代码和案例分析。 粒子群算法与模拟退火算法是两种常用的优化搜索方法，在MATLAB编程环境中可以实现这两种算法的结合应用以解决复杂问题。 粒子群算法是一种基于群体智能的思想来寻找最优解的方法，它模仿鸟群捕食的行为模式进行参数空间内的探索和开发。通过设定种群中的个体（即“粒子”）在特定维度上随机移动，并根据适应度函数评估其位置的好坏来进行迭代优化过程。 模拟退火算法则借鉴了金属材料热处理过程中温度逐渐降低从而达到原子稳定排列的物理现象，用以解决组合优化问题和连续变量最优化问题。该方法通过引入“降温”机制控制搜索空间内的探索广度与深度之间的平衡关系，在局部最优解附近徘徊的同时避免陷入死胡同。 在MATLAB中实现这两种算法时可以考虑将两者结合使用：先利用粒子群算法快速定位到全局最优解的邻域内，再用模拟退火进一步精细调整以克服可能存在的早熟收敛问题。通过这种方式能够提高搜索效率并增强求解复杂优化任务的能力。
     
  • MATLAB 模拟退火算法应用：一元及多元函数优化_liemtt_simpleo2t_模拟退火算法.zip
    优质
    本资源提供了一种利用MATLAB实现模拟退火算法的方法，专注于解决一元和多元函数的优化问题。包含详细代码示例与实践案例，适用于学习与研究需要。下载附件获取完整内容。 MATLAB模拟退火算法包括两个程序：一个是用于优化一元函数的，另一个是用于优化多元函数的。
     
  • 模拟退火_VRP_模拟退火算法_优化版.zip
    优质
    本资源提供了一种针对车辆路径问题（VRP）的优化解决方案——改进的模拟退火算法。通过下载该ZIP文件，用户可以获得详细的算法描述、源代码以及测试案例，帮助解决复杂的物流配送路径规划挑战。 利用模拟退火算法解决车辆路径规划问题（VRP）能够获得较为理想的结果，这为理解模拟退火算法提供了一定的参考价值。
     
  • 模拟退火算法详解
    优质
    《模拟退火算法详解》是一篇深入探讨优化问题求解技术的文章，详细解析了模拟退火算法的工作原理、应用场景及其优势。通过实例分析帮助读者理解如何运用该算法解决复杂系统中的最优化难题。 模拟退火算法是一种通用的优化算法，在理论上具有概率全局优化性能。该算法已在多个领域得到广泛应用，包括VLSI设计、生产调度、控制工程、机器学习、神经网络和信号处理等领域。
     
  • 改良型遗传算法与模拟退火算法结合的混合模拟退火算法
    优质
    简介：本文介绍了一种将改良型遗传算法和模拟退火算法相结合的新方法——混合模拟退火算法。该算法通过融合两种优化技术的优势，提高了求解复杂问题的能力，在多个测试案例中展现了良好的性能表现。 基于遗传算法和模拟退火算法改进的混合模拟退火算法（用于求解函数极值问题，并已通过MATLAB代码实现）结合了这两种方法的优势，在该混合模拟退火算法中，使用大量样本作为可能的问题解决方案，而不仅仅是单个样本。此外，还对遗传算法中的适应度概念进行了相应调整和改进。
     
  • 一种量子版的模拟退火算法
    优质
    本研究提出了一种基于量子计算原理的模拟退火算法，旨在通过利用量子并行性和叠加态特性来解决复杂优化问题，显著提升搜索效率和解的质量。 为了扩展量子智能算法的研究领域,我们借鉴了模拟退火算法的思想，并提出了一种新的方法——量子模拟退火算法（QSA）。在该算法中，定义了一个名为“量子染色体相位邻域空间”的概念来缩小搜索范围；引入信息熵的概念以避免盲目搜索的问题。此外，给出一个关于旋转角增量的量子表达式，从而简化了计算过程；采用Boltzmann概率分布原则接受新解，这提高了算法在探索问题时的表现力和效率；同时加入了一些新的操作如量子变异操作以及随机行为来防止早熟现象的发生。 研究结果表明：该提出的量子模拟退火算法具有强大的全局收敛性和搜索能力。
     
  • 利用模拟退火算法寻找函数最小值
    优质
    本研究采用模拟退火算法探讨其在优化问题中的应用，特别聚焦于寻找给定函数的全局最小值，通过温度变化策略避免局部最优解。 该实验采用模拟退火算法来寻找函数的最小值，并使用Matlab进行自编程实现。通过这个实验，可以观察搜索点的过程并自行调整参数。