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模拟退火算法的并行化应用

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简介：
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。

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  • 模拟退火算法的并行化应用
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    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。
     
  • 模拟退火_VRP_模拟退火算法_优化版.zip
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    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。
     
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    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。
     
  • 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
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    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。
     
  • 非数值并行算法（卷一）—— 模拟退火算法
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    《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。
     
  • 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
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    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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 模拟退火算法及其应用实例
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    本文章介绍了一种优化方法——模拟退火算法的基本原理和实现步骤，并通过具体案例展示了其在实际问题中的应用效果。 对模拟算法的介绍及其简单应用适合初学者及算法研究者阅读。
     
  • 车辆调度的模拟退火遗传算法.zip_matlab应用_模拟退火与遗传算法结合
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    本资源提供了一种用于解决复杂车辆调度问题的创新算法——模拟退火遗传算法，并通过MATLAB实现。该方法融合了模拟退火和遗传算法的优点，有效提高了车辆路径优化的效率和质量。 模拟退火遗传算法在车辆调度研究中的应用，并包含完整的MATLAB程序。