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通过一种优化后的模拟退火算法解决多目标规划问题 (2013年)。

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简介：
我们提出了一个针对多目标规划问题的优化模拟退火算法。该算法巧妙地利用了多目标规划中Pareto最优解的特性，设计了一种全新的能量差计算策略。此外，我们引入了外部存档机制，用于存储每一代迭代过程中产生的Pareto最优解集合。通过设定预先确定的迭代次数，该算法能够持续地逼近和提升近似Pareto最优解的精度，最终趋向于精确的最优解。最后，通过一系列数值实验，我们对所提出算法的实用性和性能进行了充分的验证。

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  • 采用改进的模拟退火算法解决多目标规划问题（2013年）
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    本研究于2013年提出，采用一种改进的模拟退火算法来有效求解复杂多目标优化问题，旨在提升算法在搜索全局最优解时的效率与精度。 本段落提出了一种改进的模拟退火算法来解决多目标规划问题。该算法根据Pareto最优解的特点引入了新的能量差计算方法，并通过外部存档存储每一代产生的Pareto最优解。设置预设迭代次数，使近似Pareto最优解逐渐逼近精确最优解。数值实验验证了此算法的可行性和有效性。
     
  • AMOSA.GZ_AMOSA_多目标优化_模拟退火算法_MATLAB实现_模拟退火优化
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    本资源提供了基于MATLAB实现的模拟退火算法应用于多目标优化问题的代码和文档，旨在帮助用户理解和应用模拟退火优化技术。 《进化计算会刊》上发表的关于模拟退火多目标优化的研究成果非常出色且具有很高的参考价值。
     
  • 一种改进的模拟退火算法用于解决VRP问题.pdf
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    本文提出了一种针对车辆路线规划问题（VRP）优化的改进型模拟退火算法。通过实验验证了该方法的有效性和优越性。 改进模拟退火算法以解决车辆路径问题（VRP），在传统模拟退火算法的基础上提出了三项改进措施。通过算例验证了模型和改进后的算法的有效性，并使用Solomon标准测试数据集R101中的50个顾客点进行了测试。
     
  • 基于QPSO的多目标优化算法解决约束规划问题
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    本研究提出了一种基于量子行为粒子群优化(QPSO)的创新方法，专门用于求解具有复杂约束条件的多目标优化问题。该算法通过模拟量子物理现象中的粒子行为，增强了搜索效率和精度，在保持解集多样性和收敛性方面表现优异。 QPSO多目标优化算法可以用于解决约束规划问题，在多目标优化领域具有一定的参考价值。
     
  • 利用模拟退火粒子群算法解决约束优化问题（2007年）
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    本文提出了一种结合模拟退火与粒子群优化的混合算法，旨在高效地求解具有复杂约束条件的优化问题。该方法通过引入模拟退火机制增强了粒子群算法的全局搜索能力和避免早熟收敛的问题，在保持算法快速收敛性的同时提高了对多模态和非线性约束优化问题的处理能力。实验结果表明，所提出的算法在多个标准测试函数上表现出优越的性能，为解决实际工程中的复杂约束优化问题 针对复杂约束优化问题，本段落提出了一种基于模拟退火(SA)的粒子群(PSO)算法（SAPSO）。该算法使粒子在飞行过程中无记忆性，并结合了模拟退火算法来重新生成停止进化的粒子位置，从而增强了全局搜索能力。同时采用双群体搜索机制：一个群体保存具有可行解的粒子，利用SAPSO逐步优化这些粒子以找到最优可行解；另一个群体则保留具有不可行解的粒子，并且在一定概率下从这个群体中接受新的不可行解，以此有效维持了种群多样性。 仿真结果显示，该算法能够快速准确地定位到位于约束边界上或附近的最优解，并表现出良好的稳定性。
     
  • 基于MATLAB的模拟退火算法解决整数非线性规划问题
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    本研究运用MATLAB软件开发了模拟退火算法，有效解决了复杂条件下的整数非线性规划难题，为优化领域提供了新的解决方案。 使用模拟退火法求解整数非线性规划问题时，可以通过多次调节参数来获得最优值。这种方法仅作为参考。
     
  • 0-1规划问题的两种求解方法（模拟退火与Lingo求解）
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    本文探讨了0-1规划问题的解决策略，重点介绍了模拟退火算法和使用Lingo软件进行优化的方法，为相关研究提供新的视角。 针对2011年全国大学生数学建模竞赛B题的0-1规划应用场景，使用Python编程复现了模拟退火算法（用于解决较大规模的0-1问题），还利用Lingo求解了较小规模的0-1规划问题。资料中附有当年的比赛题目、数据以及原创的代码（原文未提供具体代码）。代码注释较为清晰，rask1和rask2分别对应题目第一大题中的第1问和第2问。
     
  • 【VRP问题】利用模拟退火算法解决多车型车辆路径规划的Matlab代码
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    本项目提供了一套基于模拟退火算法求解带有多车型约束的VRP（Vehicle Routing Problem）问题的Matlab实现代码，适用于研究与教学。 【VRP问题】基于模拟退火算法求解多车型车辆路径规划问题的Matlab源码文件介绍了如何使用模拟退火算法解决具有多种车型的车辆路线规划（Vehicle Routing Problem, VRP）问题，提供了相关的代码实现。
     
  • 路径规划中的模拟退火算法应用_模拟退火_路径规划
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    本文探讨了在路径规划问题中运用模拟退火算法的有效性与优势。通过分析比较，展示了该方法解决复杂优化问题的能力和灵活性。适合对智能算法及应用感兴趣的读者阅读。 这款程序仿真非常适合初学者练习，欢迎大家下载。
     
  • 用模拟退火算法解决背包问题.c
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    本文介绍了利用模拟退火算法有效求解经典NP完全问题之一——背包问题的方法。通过调整温度参数和邻域搜索策略，该方法在多种测试场景下均表现出良好的寻优能力和稳定性。 针对0/1背包问题编写了简洁的C语言代码进行求解，代码注释详细且通俗易懂。