Python实现模拟退火算法的应用 模拟退火算法是一种用于全局优化问题的随机搜索算法,灵感来自物理中的退火过程。该算法通过在搜索空间内随机选择解,并根据一定的概率接受比当前解更差的解,从而跳出局部最优解。随着算法的迭代,接受更差解的概率逐渐降低,最终趋于稳定,找到全局最优解。 Python 22 次浏览 2024-07-18
C++实现模拟退火算法解决DSP问题 使用C++语言编写的模拟退火算法,用于解决DSP(数字信号处理)问题。该算法通过模拟退火思想,寻找最优解来解决复杂的DSP问题。 C++ 20 次浏览 2024-05-26
飞蛾扑火优化算法的tent混沌和模拟退火改进 2003年9月23日;P3 2.位定时要求和同步程序2.1位定时要求如无另外规定,所有位时间参考主机节点的位定时。同步程序同步场数据“0x55”,基于模式下降沿之间的时间量度。现有的下降沿有2、4、6和8位时间,可以简单计算基本位时间Tbit。同步场8Tbit 2Tbit起始位0 1 2 3 4 5 C 20 次浏览 2024-04-22
P4-tent混沌和模拟退火改进的飞蛾扑火优化算法 版本2.0 2003年9月23日;P4 2.1.1间隔间隔符号用来标识一个新帧的起始点。这是唯一一个不必符合表2.2的场。间隔总是由主机任务(位于主机节点)产生,是一个至少有13个比特的显性值,包括起始位、间隔定界符等等,见图2.3。间隔定界符的长度应至少为一个标定比特。从机节点需使用标定比特数为1 C 19 次浏览 2024-10-02