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2.部分源码
3.部分仿真图预览
4.算法概述
将GA和SA进行合并。
这里，我研究了下，将两种算法做如下方法的结合：
首先，在之前做的改进GA算法和普通SA算法的基础之上，将两个算法进行融合，整体的算法流程图如下所示：
第一、随机化产生N个初始群体P；
第二、代入到优化目标函数，获得N个初始的适应度值；
第三、按照改进GA算法的流程进行选择，变异和交叉等操作；
第四、然后对个体进行模拟退火的操作；
第五、然后对模拟退火后的群体的所有个体进行计算适应度值；
第六、将遗传算法中最优个体（未进行变异交叉的部分个体）和模拟退火后的个体进行融合，构成新的种群，作为新一代的种群；
第七、重复上述的步骤直接优化迭代次数结束。
