说明：模拟退火发与粒子群算法的结合，程序可用，收敛的很快

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说明：本文以著名的旅行商问题(TSP)为例说明如何利用matlab语言实现模拟退火算法。

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说明：基于模拟退火的粒子群优化算法，其基本思想是在小范围内随机扰动生成一个新位置，并计算新旧位置的适应值，按照模拟退火算法的Metropolis接受准则，接受一个新位置作为最优位置。试算结果表明，该方法显著改善了优化的效果，并加快了算法的收敛速度，提高了反演效率。

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说明：模拟退火算法解决TSP问题：主要实现用模拟退火算法解决TSP问题，按照模拟退火经典算法编写。

说明：利用模拟退火算法实现光学模式转换，可以使转换的速率大幅度提高。模拟退火算法是一种全局优化算法，可以使得到的解跳出局部最优解从而得到全局最优解。利用相位掩模版得到的模式转换效率比较低，将此算法用到模式转换中来，可以使转换效率大幅度提高。

说明：基于基于遗传模拟退火算法的聚类算法结合实例，理解模拟退火算法，程序中包括FCM聚类的实现和SAGA优化初始聚类中心的程序代码，另外附带Sheffield遗传工具箱

说明：改进的粒子群算法，与遗传算法，神经网络，模拟退火等算法相结合。

改进算法 遗传算法 遗传粒子群 改进神经网络 改进粒子群

说明：遗传算法与模拟退火,粒子群算法的结合与比较实验.稍微修改就可以学习应用

粒子群比较 遗传算法 genetic-comparison 遗传退火算法 遗传算法应用

说明：几个求解函数最优化的程序，模拟退火，禁忌搜索，遗传算法，神经网络-matlab程序合集

模拟禁忌算法 禁忌-函数 优化程序 禁忌搜索算法 模拟退火算法

说明：用于求解带时间窗的多车场的配送路径优化问题，即vrp问题，算法是基于模拟退火算法和遗传算法的混合算法。

时间窗 车场 配送路径 vrp问题 模拟退火算法 遗传算法