模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对当前解重复“产生新解→计算目标函数差→接受或舍弃”的迭代，并逐步衰减t值，算法终止时的当前解即为所得近似最优解，这是基于蒙特卡罗迭代求解法的一种启发式随机搜索过程。退火过程由冷却进度表(Cooling Schedule)控制，包括控制参数的初值t及其衰减因子Δt、每个t值时的迭代次数L和停止条件S。
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上传时间： 2015-04-24
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模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对当前解重复“产生新解→计算目标函数差→接受或舍弃”的迭代，并逐步衰减t值，算法终止时的当前解即为所得近似最优解，这是基于蒙特卡罗迭代求解法的一种启发式随机搜索过程。退火过程由冷却进度表(Cooling Schedule)控制，包括控制参数的初值t及其衰减因子Δt、每个t值时的迭代次数L和停止条件S。
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上传时间： 2015-04-24
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模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对当前解重复“产生新解→计算目标函数差→接受或舍弃”的迭代，并逐步衰减t值，算法终止时的当前解即为所得近似最优解，这是基于蒙特卡罗迭代求解法的一种启发式随机搜索过程。退火过程由冷却进度表(Cooling Schedule)控制，包括控制参数的初值t及其衰减因子Δt、每个t值时的迭代次数L和停止条件S。
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上传时间： 2014-12-19
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利用人工智能中的模糊控制算法模拟水温控制的过程，显示实际温度和目标温度之间的差值的变化曲线，源代码
上传时间： 2013-12-25
上传用户：koulian
G-P算法计算关联维的 Matlab 程序 (升级版，mex函数，超快) 作者：陆振波，海军工程大学 欢迎同行来信交流与合作，更多文章与程序下载请访问我的个人主页 电子邮件：luzhenbo@sina.com 个人主页：luzhenbo.88uu.com.cn 更新部分： 引入限制短暂分离参数，使该参数大于序列平均周期时，去除了同一轨道前后点的关联， 使 r 值较小时，ln r - ln C(r) 曲线接近线性 文件夹说明： 1、GP_Algorithm_main.m - 程序主文件 2、LorenzData.dll - 产生Lorenz离散数据 3、normalize_1.m - 数据归一化 4、CorrelationIntegral.dll - 计算关联积分
上传时间： 2013-12-14
上传用户：fxf126@126.com
matlab的c语言s函数，实现增量式pid控制算法
上传时间： 2014-01-08
上传用户：cc1915
给定两个串S和T，长分别m和n，本文给出了一个找出二串间最大匹配的算法。该算法可 用于比较两个串S和T的相似程度，它与串的模式匹配有别
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上传时间： 2013-12-04
上传用户：yd19890720
考虑一个线性自适应均衡器的原理方框图如《现代数字信号处理导论》p.275自适应均衡器应用示意图。用LMS算法实现这个自适应均衡器，画出一次实验的误差平方的收敛曲线，给出最后设计滤波器系数。一次实验的训练序列长度为500。进行20次独立实验，画出误差平方的收敛曲线。给出3个步长值的比较。
上传时间： 2015-07-03
上传用户：yangbo69
考虑一个线性自适应均衡器的原理方框图如《现代数字信号处理导论》p.275自适应均衡器应用示意图。用LMS算法实现这个自适应均衡器，画出一次实验的误差平方的收敛曲线，给出最后设计滤波器系数。一次实验的训练序列长度为500。进行20次独立实验，画出误差平方的收敛曲线。给出3个步长值的比较。
上传时间： 2013-12-25
上传用户：362279997
本算法在训练步数、训练时间及其误差精度等方面都优于常规的模糊神经网络，其学习收敛速度快、误差曲线也更稳定。
上传时间： 2015-07-08
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