一种改进的万有引力搜索算法——TSP问题为例

本文旨在找到一种改进的万有引力搜索算法,快速准确解决组合优化问题,以最小旅行距离为目标的经典商人旅行问题为例,使用实数编码,并将连续数值区间的位置变量映射到离散的组合排序,即可行的旅行方案;为了有效地避免算法陷入局部最优解,使用模拟退火算法进行局部扩展搜索,进一步提高解的质量;最后通过仿真对比,得出结合模拟退火算法的万有引力搜索算法具有收敛速度快,精度高的特点这一结论。     

一种改进的万有引力搜索算法——TSP问题为例

本文旨在找到一种改进的万有引力搜索算法,快速准确解决组合优化问题,以最小旅行距离为目标的经典商人旅行问题为例,使用实数编码,并将连续数值区间的位置变量映射到离散的组合排序,即可行的旅行方案;为了有效地避免算法陷入局部最优解,使用模拟退火算法进行局部扩展搜索,进一步提高解的质量;最后通过仿真对比,得出结合模拟退火算法的万有引力搜索算法具有收敛速度快,精度高的特点这一结论。     

基于响应面模型的全三维气动优化设计研究

近几年,高负荷低压涡轮的研究得到叶轮机械内部流动包含有边界层分离、二次流、旋涡以及激波与边界层相互干扰等复杂现象,因此高性能的叶轮机械的设计是非常困难的。基于实验设计的响应面模型方法,将其与GA/SA结合建立了一套具有全局寻优能力的优化设计体系。     

基于Metropolis模拟退火算法的实现

模拟退火算法作为一种有效的全局最优算法在解决大规模组合优化问题等领域得到了广泛的应用,本文在对模拟退火算法深入分析的基础上,用Matlab实现了基于Metropolis准则的模拟退火算法程序,并给出了一简单实例说明所编程序在函数全局寻优中的应用。     

基于目标函数梯度的模拟退火蚁群算法

根据蚁群算法和模拟退火算法的特点,提出了一种基于目标函数梯度的模拟退火蚁群混合算法。该算法充分考虑了目标函数的梯度,当目标函数的梯度过小时,加强当前最优解对应的信息素,使算法快速收敛;当目标函数的梯度过大时,引入回火策略以提高解的质量。将基于目标函数梯度的模拟退火蚁群混合算法用于旅行商问题,结果表明,与常规模拟退火蚁群算法相比,改进算法的收敛速度和解的质量均有一定程度的改善。     

基于混合遗传模拟退火算法的空调冷冻水系统优化

根据中央空调水系统中冷水机组和冷冻水泵的性能曲线,建立了描述中央空调冷冻水循环系统特性的优化数学模型。并以遗传算法为主,融入模拟退火算法,设计出了一种混合遗传模拟退火算法。利用该算法设计中央空调冷冻水循环系统的优化控制方案,使其在一定的负荷下达到最小能量消耗。同时,将遗传算法控制方案与混合遗传模拟退火算法控制方案进行比较,用以说明混合遗传模拟退火算法优化控制的相关优越性。     

基于模拟退火算法的Tile集生成优化

纹理合成技术是计算机图形学、计算机视觉和图像处理领域的研究热点之一,其中因Wang-Tile纹理合成方法可以实时地生成任意大小的纹理而受到人们的关注。Tile集的生成是Wang-Tile纹理合成方法的一个重要方面,但由于其中样本纹理选择的随意性使得合成纹理出现明显的菱形接缝。采用模拟退火算法来实现样本纹理选择过程的全局优化,提高了Tile集的质量,得到了理想的合成结果,对此进行了论述。     

基于模拟退火和GPS的蚁群路由协议设计

在移动Ad Hoc网络当中路由协议一直是研究的热门方向。传统的AntNet存在算法初期收敛慢和个体盲目性等缺陷,使得它不能很好地作用于实际应用当中。提出一种新的模拟退火和GPS相结合的蚁群路由协议SANet,它将具有更好的实用性。     

基于链式遗传——模拟退火算法的配电网络重构

以网损最小为目标函数,节点电压、网络辐射性和电源容量的限制为约束条件,建立了配电网络重构优化数学模型。针对各种单一算法的局限性,提出了一种基于链式遗传-模拟退火算法。该算法将环境压力映射为待优化问题,进化链（食物链）上每条染色体（个体）则对应问题的一个候选解,通过模拟退火Metropolis取舍准则控制算法搜索最优方案的进程。最后,在IEEE16节点系统上验证了所提方法的有效性。     

一种改进的遗传模拟退火算法

遗传算法有早熟和局部搜索能力弱的缺点，而模拟退火算法没有较好的全局搜索效率。引入了一个新的选择机制来改进模拟遗传退火算法，使速度得到了提高并且可以避免早熟等缺陷。     

基于模拟退火遗传算法的主题爬虫搜索策略研究

以何种策略访问网络,提高搜索效率,是近年来主题搜索引擎研究的主要问题之一。本文对主题爬虫常用搜索策略进行了简单分析,提出了实用性较强的基于SAGA的主题爬虫搜索策略。     

图书供应商链联盟遗传和模拟退火算法研究

在分析我国高校图书馆图书采购供应商链的现状和参考国内外高等院校图书馆图书供应商链选择决策定量研究文献资料的基础上,构建了我国高等院校图书供应链联盟的伙伴选择多目标数学模型,并针对遗传算法和模拟退火算法的先进性和局限性进行对比研究,最终经过优化选择,将遗传算法和模拟退火算法两者结合起来进行求解,通过实例仿真,表明图书供应商链联盟应用遗传和模拟退火算法模型算法的可行性和正确性。     

基于人工干涉与模拟退火算法的排课系统设计与实现

笔者多次参与中等职业学校的排课并充分分析了排课思路及相关问题,找出了人工干涉与模拟退火算法相结合的方法,通过C#语言实现并应用于中等职业学校的排课,取得了良好的效果。     

一种改进的遗传模拟退火算法

遗传算法有早熟和局部搜索能力弱的缺点,而模拟退火算法没有较好的全局搜索效率。引入了一个新的选择机制来改进模拟遗传退火算法,使速度得到了提高并且可以避免早熟等缺陷。     

第四方物流企业调度管理优化的模拟退火粒子群算法研究

结合第四方物流的内涵与发展现状,从第四方物流企业调度管理优化决策问题出发,通过引入惯性权重因子和收缩因子对标准粒子群算法进行改进,然后与模拟退火算法相结合,形成改进的模拟退火粒子群(MSA-PSO)算法,求解第四方物流企业调度管理优化问题。在阐述算法原理和运算流程后,分别运用标准粒子群算法、模拟退火算法和本算法对6个基准测试函数进行仿真试验来检验比较算法的性能。结果显示:改进后的模拟退火粒子群算法计算精度和寻优结果优于标准粒子群算法和模拟退火算法。     

基于模拟退火神经网络的高校科技成果转化评估研究

通过构建科技成果转化评估指标体系,并借助于BP人工神经网络方法,实现对高校科技成果转化指标体系的综合评价。主要应用主成分分析方法(PCAM)对神经网络的输入层数据进行处理,使用模拟退火算法(SA)与神经网络结合的方法提高评价的精确度,并通过实证分析证明BP神经元网络在高校科技成果评估领域的的适用性。     

基于万有引力作用下的质点模型估算宇宙质量

对万有引力作用下的两质点的运动情况进行计算分析,发现两质点间相遇的时间与两质点的总质量有关,而和质量分布无关。把模型从两质点推广到n个质点都得到相同的结论。如果把该模型进行时间反演,就类似于宇宙大爆炸模型,因此可以根据该模型来估算宇宙总质量的下限。     

基于模拟退火法的Delta天线的优化设计

为了获得较好的端射向辐射特性,提出一种基于模拟退火法的Delta天线优化设计方法.通过优化Delta天线各单元的长度和倾角,并引入地面反射参数的经验公式和基频法计算天线的辐射总场,以获得一定尺寸范围内的最优天线参数.实际设计了工作于1～30 MHz的Delta天线,测试结果表明,该方法是一种快速有效的Delta天线优化设计方法.     

基于移动终端的搜索算法研究

随着移动终端的性能不断增强,移动终端上的数据也将会变得多样而且海量,怎样才可以快速准确地定位到用户所想要的文件就成为了一个研究的热点。本文给出了适用于移动终端搜索使用的策略和方案。     

基于SA算法的防空体系优化部署研究

模拟退火算法是一种有效的全局优化算法,文章阐述了模拟退火算法的基本原理及实现过程,结合防空导弹部署的原则和要求,应用模拟退火算法,解决防空导弹体系优化部署问题.通过对该算法的具体步骤的详细介绍,得出各型防空导弹组成体系时的优化部署方案.