Python数学建模学习模拟退火算法约束条件处理示例解析
线性规划（Linear programming），是研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的优化方法，常用于解决利用现有的资源得到最优决策的问题，本文使用惩罚函数法，分析模拟退火算法处理线性规划问题，相关内容也适用于非线性规
Python数学建模学习模拟退火算法多变量函数优化示例解析
模拟退火算法借鉴了统计物理学的思想，是一种简单、通用的启发式优化算法，并在理论上具有概率性全局优化性能，因而在科研和工程中得到了广泛的应用
Python数学建模学习模拟退火算法整数规划问题示例解析
整数规划问题在工业、经济、国防、医疗等各行各业应用十分广泛，是指规划中的变量（全部或部分）限制为整数，属于离散优化问题Discrete Optimization
Python数学建模学习模拟退火算法旅行商问题示例解析
模拟退火算法不仅可以解决连续函数优化问题，KIRKPATRICK在1983年成功将其应用于求解组合优化问题,现已成为求解旅行商问题的常用方法，通常采用反序、移位和交换等操作算子产生新解
Python退火算法在高次方程的应用
一，简介退火算法不言而喻，就是钢铁在淬炼过程中失温而成稳定态时的过程，热力学上温度（内能）越高原子态越不稳定，而温度有一个向低温区辐射降温的物理过程，当物质内能不再降低时候该物质原子态逐渐成为稳定有序态，这对我们从随机复杂问题中找出最优解有一定借鉴意义，将这个过程化为算法，具体参见其他资料。二，计算...
poj 2420，模拟退火算法，费马点
题目链接：http://poj.org/problem?id=2420题意：给n个点，找出一个点，使这个点到其他所有点的距离之和最小，也就是求费马点。参考链接：http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2010/12/20/1911614.html这一篇文章写的很好，...