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[matlab例程] simulated-annealing
说明：模拟退火算法得益于材料的统计力学的研究成果。统计力学表明材料中粒子的不 同结构对应于粒子的不同能量水平。在高温条件下，粒子的能量较高，可以*和 重新排列。在低温条件下，粒子能量较低。如果从高温开始，非常缓慢地降温（这个过 程被称为退火），粒子就可以在每个温度下达到热平衡。当系统完全被冷却时，最终形 成处于低能状态的晶体。-simulated annealing<zuichibi> 在 2025-03-10 上传 | 大小：1kb | 下载：0
[人工智能/神经网络/遗传算法] artificial-neural-network
说明：人工神经网络是在现代神经科学的基础上提出和发展起来的，旨在反映人脑结构及 功能的一种抽象数学模型。自1943 年美国心理学家W. McCulloch 和数学家W. Pitts 提 出形式神经元的抽象数学模型—MP 模型以来，人工神经网络理论技术经过了50 多年 曲折的发展。特别是20 世纪80 年代，人工神经网络的研究取得了重大进展，有关的理 论和方法已经发展成一门界于物理学、数学、计算机科学和神经生物学之间的交叉学科。<zuichibi> 在 2025-03-10 上传 | 大小：1kb | 下载：0
[人工智能/神经网络/遗传算法] shortest-path-problem
说明：图与网络是运筹学（Operations Research）中的一个经典和重要的分支，所研究的 问题涉及经济管理、工业工程、交通运输、计算机科学与信息技术、通讯与网络技术等 诸多领域。下面将要讨论的最短路问题、最大流问题、最小费用流问题和匹配问题等都 是图与网络的基本问题。 我们首先通过一些例子来了解网络优化问题。 例1 最短路问题（SPP－shortest path problem）-shortest path pr<zuichibi> 在 2025-03-10 上传 | 大小：1kb | 下载：0
[matlab例程] Markov-chain-model
说明：马尔可夫链 2.1 马尔可夫链的定义 现实世界中有很多这样的现象：某一系统在已知现在情况的条件下，系统未来时刻 的情况只与现在有关，而与过去的历史无直接关系。比如，研究一个商店的累计销售额， 如果现在时刻的累计销售额已知，则未来某一时刻的累计销售额与现在时刻以前的任一 时刻累计销售额无关。上节中的几个例子也均属此类。描述这类随机现象的数学模型称 为马氏模型。-Markov chain model<zuichibi> 在 2025-03-10 上传 | 大小：1kb | 下载：0
[matlab例程] Untitled11
说明：从一个已知文件中按照自己所要求的数据排列方式进行数据的读取，并导出自己需要的数据。-read date<杨承志> 在 2025-03-10 上传 | 大小：1kb | 下载：0