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基于MATLABGUI的模拟退火算法求解全局最大值最小值问题模拟退火算法（SimulatedAnnealing）是一种基于统计力学的全局优化算法，适用于求解复杂的优化问题。

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Python中的模拟退火算法（SimulatedAnnealing）：高级算法解析模拟退火算法是一种启发式算法，用于在解空间中寻找问题的全局最优解。

基于python语言，实现经典模拟退火算法（SA）对多车场（Multi-depot）、异构固定车辆（heterogeneousfixedfleet）、带有服务时间窗（timewindow）等限制约束的车辆路径规划问题

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多无人机维路径规划：基于模拟退火算法和粒子群算法的优化（附带Matlab源码）引言：无人机在各种领域中得到了广泛应用，如物流、搜索与救援、监测等。

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本项目通过FA萤火虫优化算法优化卷积神经网络分类模型。2.数据获取本次建模数据来源于网络(

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景萤火虫算法（Fire-flyalgorithm，FA）由剑桥大学Yang于2009年提出,作为最新的群智能优化算法之一,该算法具有更好的收敛速度和收敛精度,且易于工程实现等优点。本项目通过FA萤火虫优化算法寻找最优的参数值来优化CNN回归模型。2.数据获取本次建模数据

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基于MATLAB的模拟退火算法求解34城市旅行商问题旅行商问题（TSP）是一种经典的组合优化问题，其目标是找到一条最短路径，使得旅行商能够依次访问给定的城市集合并返回起始城市，同时每个城市只能被访问一次

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基于matlab的萤火虫算法优化支持向量机（GSA-SVM）分类模型，以分类精度为优化目标优化SVM算法的参数c和g，输出分类可视化结果。数据可更换自己的，程序已调通，可直接运行。

Dijkstra算法优化：通过优先队列实现优化。

基于MATLAB的粒子群算法优化无人机路径规划无人机已经广泛应用于各种领域，如航空摄影、农业、物流等。在无人机的运行过程中，路径规划是一个重要的问题，影响着无人机的飞行效率和任务完成能力。

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基于Matlab的蚁群算法优化飞行器巡检路径摘要：本文旨在探讨如何利用蚁群算法优化飞行器巡检路径。

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问题重述经典解法：整数规划如图为清风老师讲义中的背包问题，其给出的解法为整数规划，代码如下：%%背包问题（货车运送货物的问题）c=-[54020018035060150280450320120];%目标函数的系数矩阵(最大化问题记得加负号)intcon=[1:10];%整数变量的位置(一共10个决策变量，均为0-1整数变量)A=[6345123542];b=30;%线性不等式约束的系数矩阵和常数项

机器人避障路径规划的MATLAB模拟退火算法在机器人路径规划中，避免障碍物是一个重要的问题。模拟退火算法是一种启发式优化算法，可以用于解决路径规划问题。

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