说明：1-8遗传算法，9 多目标Pareto最优解搜索算法，10 基于多目标Pareto的二维背包搜索算法，11-12免疫算法，13-17粒子群算法，18鱼群算法，19-21模拟退火算法，22-24蚁群算法，25-27神经网络，28 支持向量机的分类，29 支持向量机的回归拟合，30 极限学习机的回归拟合...

遗传算法 多目标 Pareto 最优解搜索算法 二维背包搜索算法 免疫算法 粒子群算法 鱼群算法 模拟退火算法 蚁群算法 神经网络 向量机分类 向量机回归拟合 极限学习机 回归拟合

说明：基于模拟退火的粒子群算法，模拟退火算法在搜索过程中具有该概率突跳的能力，能够有效地避免搜索过程陷入局部极小解。

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说明：采用模拟退火与遗传算法相结合的混合算法解决带时间窗的取送货问题。

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说明：应用模拟退火算法求解tsp问题即货担郎问题，属于路径优化问题，函数优化。寻求遍历n个城市最短距离，利用模拟退火算法求得最短路径

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说明：模拟退火（SA）是一个通用的概率启发式用于在大的搜索空间定位的良好近似于给定功能的全局最优的全局优化问题。它经常被用来在搜索空间是离散的（例如，那次访问给定城市的所有旅游）。对于某些问题，模拟退火可能比穷举更有效 - 只要该目标仅仅是找到一种可接受的良好的解决方案中的固定时间量，而不是最佳的解决方案...

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说明：应用模拟退火方法求解非线形方程，其计算量较小且收敛速度快。

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说明：车间作业的问题是在计算机科学和运筹学的优化问题中，理想的工作是在特定的时间分配到的资源。最基本的版本如下：我们给出了n个工件J1，J2，...，大小不等，这就需要安排在米同型机，而试图减少完工时间的约翰福音。完工时间是时间表的总长度（即，当所有的作业已完成处理）。在这段代码中，我们使用解决了模拟退火...

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