基于混合模拟退火算法的内窥镜布局优化设计

工程中存在着大量的布局设计问题,很多都是NPC问题,很难求解。提出了以启发式方法和模拟退火算法相结合的混合算法,可用于带性能约束的布局优化设计问题。在实例中将胶囊式内窥镜空间布局问题转化为轴向截面和横截面两个平面问题分别求解,对于轴向截面的离散变量问题,首先采用启发式方法进行元件层初始序列的排布,再采用模拟退火算法进行布局优化;在横截面上对连续变量则直接进行优化。优化结果经验算合理有效,该算法也可供旋转舱等工程布局优化问题借鉴。     

用混合遗传算法求解物流配送路径优化问题

为了改善物流配送路径优化问题的运算质量,提出一种将遗传算法和模拟退火算法相结合的混合遗传算法。通过仿真 实例验证,证明混合遗传算法的解优于单纯使用遗传算法和模拟退火算法所得到的解,同时混合遗传算法与传统优化算法相 比收敛速度更快,分配结果更优良,具有很好的应用价值。     

基于混合遗传算法的开关磁阻电机模型参数辨识

将开关磁阻电机（SRM）的建模问题作为一类非线性约束优化问题进行参数辨识研究,对模拟退火遗传算法进行了改进,提出一种带有退火精确罚函数的自适应混合遗传算法（HGA）,给出了算法的具体实现方法．建立了基于DSPTMS320F2812的磁链特性检测系统,通过实验获取开关磁阻电机的磁化曲线族,利用改进的混合遗传算法在测得的实验数据基础上对电机模型进行参数辨识．基于辨识得到的模型,对电机在两种不同工况下的运行特性分别进行了研究,仿真结果与实验结果的对比验证了该方法的有效性和准确性．辨识得到的电机模型可以作为电机性能估计及优化控制的基础．     

离散变量结构优化设计的混沌遗传算法

利用混沌搜索的遍历性、随机性、规律性等特点，提出了一种求解离散变量结构优化设计的混沌搜索方法；将混沌搜索技术嵌入遗传算法，与基本遗传算子共同构成了一种离散变量结构优化设计的混合遗传算法一混沌遗传算法；通过自适应的退火因子和罚函数来处理约束条件，使算法逐渐收敛于全局可行最优解。计算结果表明，该方法有效地克服了基本遗传算法中的“早熟”现象，并具有更快的收敛速度。     

基于混合粒子群算法的农情监测无人机路径规划

用无人机对果树病虫害进行巡航拍摄是有较大潜力的农情监测方法,本文以飞行时间最短为目标,建立了农情监测无人机路径规划的数学模型。结合遗传算法、模拟退火算法的思想,在粒子群算法中引入交叉、变异、替换操作,提出了一种混合粒子群算法来求解无人机路径规划的数学模型。实验表明,无人机路径规划数学模型可以被混合粒子群算法有效求解,且混合粒子群算法的性能优于遗传算法和模拟退火算法。     

网格协同设计环境下基于资源负载均衡策略的任务调度优化模型及其算法

为了解决协同环境中的冲突问题,设计了一种基于现代协同设计系统的网格仿真模型,并结合免疫克隆算法和遗传算法的优点,提出了一种网格任务调度优化模型和遗传克隆负载均衡算法.仿真实验结果表明,这种调度算法有效地实现了资源的负载均衡,克服了遗传算法容易陷入局部最优的缺点,可以成功地应用于网格任务调度中.     

自适应SAGA算法进行全局寻优的研究

遗传算法以概率转换规则为基础,在给定问题的潜在解集中进行广泛搜索,具有很强的全局寻优能力,但收敛速度慢。模拟退火算法理论上只要计算时间足够长,就可以保证收敛于全局最优点。但是在实际算法的实现过程中,由于计算速度和时间的限制,全局寻优点的效果并不理想。将遗传算法和模拟退火相结合,提出一种混合的自适应遗传算法,可以提高收敛速度并改善全局寻优性能。     

基于直觉模糊熵的粒子群模拟退火算法

针对智能算法在解决大规模0-1背包问题时易陷入局部最优解、收敛速度慢的问题,提出一种基于直觉模糊熵的粒子群-模拟退火算法(IFEPSO-SA)。采用交换操作和模拟退火机制对粒子群算法中的局部最优解二次优化;然后,以种群直觉模糊熵(IFE)为测度,自适应改变惯性权重,并对种群进行变异操作。测试结果表明,IFEPSO-SA在解决大规模0-1背包问题时有较好的求解质量;仿真实验结果表明,IFEPSO-SA与基于直接模糊熵的粒子群算法(IFEPSO)相比,熵值波动较小,反映出IFEPSO-SA有更好的局部搜索能力,并且IFEPSO-SA在算法收敛速度和求解质量方面都优于IFEPSO以及经典的粒子群算法和模拟退火算法。     

一种高效的生物网络概率模体发现算法

针对概率模体发现算法中非树形子图的挖掘和在得分函数最大化的过程中得分函数值计算的2个难点.首先提出基于划分的非树形子图的搜索算法,其次将子图同构应用于最小错配的求解以缩小智能优化算法对得分函数求解的解空间,最后将基于模拟退火算法和遗传算法的混合算法应用于得分函数的求解过程.在大肠杆菌基因调控网络中的实验结果表明,与其他算法相比,混合智能算法可以大大减少非树形子图的搜索时间,并以相对较快的收敛速度收敛到一个较优的解,因此所提出的方法有效地提高了概率模体发现的效率.     

全局智能优化集成算法研究

针对遗传算法、模拟退火算法等智能全局优化算法的集成问题开展研究,分析归纳了智能全局优化算法和局部搜索算法的一般规律和特性,给出了全局智能优化算法进行集成的统一框架--全局智能优化集成算法(IGIOA),及IGIOA的设计要素,还给出了评价算法的优化性能指标、时间性能指标、鲁棒性能指标,以及将三指标综合的综合性能指标,为智能集成算法的选取和性能比较提供了依据.     

A Parallel Genetic Simulated Annealing Hybrid Algorithm for Task Scheduling

0 IntroductionGrid computingis a hot topic inthe current internet research,and a developing direction of the parallel and distributedprocess[1 ,2].Since the task scheduling in grid computing faces aNP-hard problem[3];it has drawn attention from many scholarsand become the focusinthe field of the current grid computing re-search.In recent years , two global random and opti mal algorithmhave been widelystudiedandappliedinthefield of the gridcompu-ting research: GA(Genetic Algorithm) and SA( …     

自适应变异的混合粒子群优化策略及其应用

提出了一种新的基于群体自适应变异和个体退火操作的混合粒子群优化（HPSO）算法．该算法将模拟退火过程引入到粒子群优化（PSO）之中，以PSO作为主体，先随机产生初始群体，并开始随机搜索产生新的个体．同时，使用自适应变异操作进行个体变异，对进化过的个体进行退火操作，以调整和优化群体．与模拟退火算法和基本PSO算法相比，HPSO保持了基本PSO算法简单、容易实现的特点，又能进行自适应变异．复杂函数优化和旅行商组合优化问题的实例验证表明，所提算法的全局收敛性较好，提高了摆脱局部最优的能力，有效避免了基本PSO算法的早熟问题．     

基于热力学混合遗传算法的加热炉炉温优化研究

针对加热炉生产过程中钢坯入炉温度、规格尺寸、钢坯种类等生产工况经常会发生改变,导致基本遗传算法存在早熟等现象,提出一种基于热力学的混合遗传算法.基于钢坯加热过程的机理模型,建立了钢坯温度预报模型,依据加热炉工艺生产要求,建立了加热炉炉温优化模型.为了提高遗传算法的求解精度和计算效率,在遗传算法交叉算子设计过程中加入内能、熵和自由能的思想,改进了传统遗传算法;同时在经典的遗传算法基础上加入模拟退火算法构成了基于热力学的混合遗传算法,并用于求解加热炉炉温优化问题,克服了传统遗传算法的不足.实验结果表明,该方法能够有效地求解加热炉炉温优化问题,是可行的、有效的.     

基于模态分析的输电塔结构优化模型

选取常见的干字型角钢塔,提出一种新型的基于模态分析输电塔结构优化模型。构建参数化输电塔结构有限元模型,采用拉丁超立方抽样方法进行高效抽样,将样本空间进行均匀划分,再对样本空间抽样,规避了Monte Carlo法样本空间低效重复抽样的缺点,有效提高Monte Carlo随机有限元法的运算效率;分别采用线性回归,纯二次回归,交叉回归及完全二次回归公式优化输电塔结构,通过线性回归残差分析,并综合考虑相关系数R2、F值、P值及评估误差E,选用完全二次回归模型构造输电塔随机输入变量与各随机输出变量之间的数学关系;分别采用模拟退火算法与遗传算法对模型进行优化,优化结果表明：两种算法均能实现全局搜索,规避优化过程中局部最小点;遗传算法的优势更为明显,收敛速度快,计算耗时短,并且目标函数的优化结果较模拟退火算法更优;与输电塔原始结构相比,遗传算法和模拟退火算法优化后的输电塔耗材总体积分别降低19.97%和19.96%,较为接近;经遗传算法优化后的输电塔优化结构五阶固有频率与一阶固有频率的差值是原设计的138.1%,模拟退火算法优化后的结果为113.7%,经遗传算法优化后的输电塔优化结构更好。     

TSP及其扩展问题的混合型启发式算法

就经典的旅行商问题（ＴＳＰ）及其扩展形式;瓶颈问题、多目标问题等给出一种混合型启发式算法,并知微机上予以实现,为困难的扩展型ＴＳＰ提供了新的求解手段。     

基于两层混合遗传算法的lT外包进度风险控制

针对IT(information technology)外包项目的两层进度风险控制优化问题,设计了两层混合遗传算法.该算法是在传统遗传算法中引入模拟退火和自适应机制,并结合优化问题的两层特点而设计的,能够克服传统遗传算法易于早熟、局部搜索能力较差的弱点.在算例分析中,首先分析了两层数学模型在IT外包项目进度风险控制中的管理意义,进而将两层混合遗传算法的仿真结果与两层粒子群优化算法和传统遗传算法的仿真结果进行比较,验证了改进算法的效率和有效性.     

混合遗传-模拟退火算法在电网规划中的应用

遗传算法是一种根据自然界优胜劣汰的进化机理进行搜索和寻优的方法．在求解电网规划问题时,基于遗传算法在电网规划计算中可能陷入局部收敛而无法达到全局最优,本文引入模拟退火技术,并提出了混合遗传－模拟退火算法．计算结果表明,经改进后的新算法能使计算跳出局部收敛而达到全局最优的目的     

企业货运铁路取送车作业智能优化方法

针对综合布局(同时具有放射状和树枝状)的企业货运铁路专用线的特点,提出了一种智能优化方法.该方法在建立取送作业模型的基础上,对问题进行分解,提出了两级优化策略,即先并行求解各车间内树枝状取送作业的子优化问题、再综合求解车间之间放射状取送作业优化问题.依据该优化策略,设计了一种融合遗传算法和蚁群算法的遗传精英蚁群优化算法(GAASelite)求解取送车作业优化问题.实验仿真结果证明,该方法能有效地优化铁路取送车作业问题.     

基于引力搜索算法的船舶舱室布置方法

针对某一段船体多层甲板内的舱室布置问题,在设计规范、统计规律、设计经验及相关理论知识的基础上,借助效用函数理论,建立了舱室布置设计的数学模型,并将基于小生境技术改进的引力搜索算法引入到该多峰优化模型中,形成一套船舶舱室布置设计方法.将噪音、面积等所需要的参数作为输入,通过寻优即可得到设计方案.通过算例进行多次优化计算试验,结果显示所提出的设计方法得出的方案能较好地符合算例的要求,被改进的引力搜索算法也具有稳定的多峰搜索能力.     

基于可靠性的供应链设施选址问题的优化模型

针对传统设施选址模型片面追求成本最小化而忽视供应链系统服务水平的情况,建立了一个基于容量有限制的供应链设施选址可靠性问题的多目标优化模型(RCFLP),并针对模拟退火算法与粒子群算法的优缺点,提出了一种混合型智能算法—模拟退火粒子群算法。通过收集中国各个省的人口和各个省会的相互之间的距离数据,构建实例,通过本文建立的模型与模拟退火粒子群算法进行了求解, 并对结果进行了分析,将模拟退火粒子群算法计算结果与模拟退火算法和粒子群算法的计算结果相比较,证明了模拟退火粒子群算法的可以较快地获得较好的全局最优解。