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基于模拟退火算法的J-A磁滞数学模型参数识别方法

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简介：
本研究提出了一种运用模拟退火算法优化参数的J-A磁滞数学模型识别方法，有效提升了复杂材料磁滞特性的建模精度。 白保东和王佳音提出了一种使用模拟退火法识别J-A磁滞数学模型参数的方法，并建立了一个用于测试30ZH120硅钢片磁特性的实验系统。他们利用爱泼斯坦方圈进行了一系列实验，测量了相关数据。

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  • 基于模拟退火算法的J-A磁滞数学模型参数识别方法
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    本研究提出了一种运用模拟退火算法优化参数的J-A磁滞数学模型识别方法，有效提升了复杂材料磁滞特性的建模精度。 白保东和王佳音提出了一种使用模拟退火法识别J-A磁滞数学模型参数的方法，并建立了一个用于测试30ZH120硅钢片磁特性的实验系统。他们利用爱泼斯坦方圈进行了一系列实验，测量了相关数据。
     
  • PSO磁滞模型辨识_基于PSO算法的磁滞模型参数提取与辨识_龙格参数辨识_hysteresis.zip
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    该资源包包含利用粒子群优化（PSO）算法进行磁滞模型参数识别的研究，特别是针对龙格参数的辨识问题。通过本资源可以深入理解基于PSO方法解决磁滞回线建模的有效性与精确度。文件内提供了相关代码和测试数据以供学习和研究使用。 PSO_磁滞模型辨识_PSO算法对磁滞模型参数的提取_辨识龙格_参数辨识_hysteresis.zip 该文件包含使用粒子群优化（PSO）算法进行磁滞模型参数提取的相关内容，涉及辨识方法和技术。
     
  • 基于模拟退火算法的Heston期权定价模型参数估算.zip
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    本研究探讨了利用模拟退火算法优化Heston期权定价模型中关键参数的方法。通过改进参数估计过程，本文提供了一种更精确和高效的计算期权价格的方式。 Heston期权定价模型在进行期权定价时需要填入五个已知参数。为了使这些参数达到最小的定价误差，这本质上是一个误差极小化问题。本段落采用模拟退火算法来估计Heston模型中的五个参数，并且提供了一个包含所有Python代码文件和所使用的期权数据的压缩包。
     
  • 数学建模中的模拟退火算法.rar
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    本资料探讨了在数学建模中应用模拟退火算法的方法与技巧，通过实例分析展示了该算法解决复杂优化问题的有效性。 数学建模中的模拟退火算法资料丰富，包括大量文档及PPT材料，非常适合教学与自学使用。有兴趣的朋友可以下载哦^-^
     
  • 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
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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。
     
  • 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。
     
  • 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
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    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。
     
  • 基于模拟退火算法的相位展开方法
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    本研究提出了一种利用模拟退火算法解决光干涉测量中相位展开问题的方法，有效提高了相位解包裹的精度与可靠性。 二维相位展开技术在光学精密测量、自适应光学、合成孔径雷达及图像处理等领域得到了广泛应用。本段落提出了一种基于模拟退火的相位展开方法。该方法通过局部平面近似对主值相位图进行处理，并利用模拟退火算法计算最优化平面参数，从而获得去除噪声和2π相位跳变的真实相位图。计算机仿真与实验结果均表明，此方法能够有效消除相位图中的噪声，实现带噪的主值相位展开，并可靠地重建物体表面形貌。文章详细介绍了该方法的工作原理及其实验成果。
     
  • PSO，JA迟滞模型，参数识别
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    本研究聚焦于PSO算法在JA迟滞模型中的应用，探讨了如何高效地进行参数识别，以提高模型精度和实用性。 使用PSO算法对JA迟滞模型进行参数辨识。
     
  • 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。