模拟退火算法及其在多层密度界面反演中的应用

模拟退火算法是以固体退火过程为物理背景的全局优化算法,具有全局寻优的能力,是一种有效的非线性组合优化算法。模拟退火反演算法实质是利用了地球物理反演问题求解过程与熔化固体退火过程的相似性,模拟其达到最低能量状态为系统目标函数的最优解。本文概要地介绍了模拟退火法的基本原理,解的接受准则,模拟退火法的实现方法、特点及其局限性。总结了近年来对模拟退火方法进行的改进,并给出了模拟退火法在多层密度界面反演中的实例。     

生命线工程网络抗震优化算法研究

以生命线工程网络系统造价为优化目标,网络拓扑结构为优化参数,网络节点抗震连通可靠度为约束条件,建立生命线工程网络系统的抗震拓扑优化模型.同时,介绍了利用递推分解算法来获得单元重要度的方法,进而利用遗传算法、模拟退火算法和遗传-模拟退火混合算法,进行了生命线网络系统的抗震拓扑优化分析.其中,遗传算法通过对种群选择、交叉和变异操作不断进化以获得优化解,模拟退火算法则通过扰动当前解产生新解来获得优化解,遗传-模拟退火混合算法则通过将遗传算法中的变异操作以模拟退火操作代替获得优化解.利用三种优化方法对两个算例进行生命线工程网络系统的抗震拓扑优化分析.计算结果对比表明,遗传-模拟退火混合算法具有最好的优化能力.     

基于改进遗传退火算法的高速公路巡逻车路径优化调度

为了合理分配有限的高速公路巡逻车资源,构建了确定型高速公路巡逻车路径及调度优化模型。探讨了有限巡逻车资源路径、调度优化建模问题;构建了以全覆盖模型为基础,以事故响应时间最小为目标的优化模型。将连通的路径作为染色体,基于MATLAB对改进的遗传退火算法进行编码,采用动态交叉及变异概率,在交叉变异后子代更新中引入模拟退火算法Metropolis准则;并在改进的遗传退火算法中加入动态规划算法对巡逻车进行分配。以Sioux Falls路网及数据,对MATLAB编码的遗传退火算法进行验证,计算结果与两种情景假设及模拟退火算法优化结果作比较。结果表明:改进的遗传退火算法求解结果比相应的情景假设求得事故响应时间分别减少了23. 35%与28. 28%;与模拟退火算法求解结果相比,该方法具有更好的寻优效果及计算效率。MATLAB编码的改进遗传退火算法对中大型路网路径、调度寻优效果较好。     

波阻抗反演的快速模拟退火算法

波阻抗反演是储层参数及砂体预测不可缺少的内容,在地震勘探中占有重要位置．使用快速模拟退火算法(FSA)进行波阻抗反演,能避免目标函数值陷入局部极值区并可获得全局最优解、因此,用快速模拟退火算法进行波阻抗反演,并通过理论模型试算和实际资料的反演验证了该算法的应用效果．结果表明,FSA反演结果不依赖于初值,FSA收敛速度比常规模拟退火算法(SA)收敛速度更快．井点处的波阻抗反演结果与测井数据基本吻合．     

基于禁忌搜索算法的船舶舱室智能布局设计

为提高船舶舱室布置的自动化、智能化水平,建立了船舶甲板布置区域模型和包括相对位置目标、绝对位置目标及人机工程约束目标的多目标优化数学模型.在建立模型的基础上,针对船舶舱室布局优化设计的特点提出了一种基于多初始解共同进化和模拟退火算法Metropolis接受准则相结合的改进的禁忌搜索优化算法,新算法可有效减少禁忌算法对单一初始解的依赖性,加快算法的收敛.最后运用建立的优化模型和改进后的禁忌搜索算法进行了仿真实验,实验结果验证了模型的可行性和改进的禁忌搜索算法性能的优越性,可有效缩短传统的舱室布置设计周期,提高设计质量.     

集装箱堆场箱位分配及多场桥调度协同优化问题

为提高集装箱码头堆场作业效率和降低运营成本,对堆场箱位分配及多场桥调度协同优化问题进行了研究.采用分区域平衡策划方法进行场地策划,考虑场桥间安全距离和场桥作业量均衡,以场桥移动成本和空闲成本之和最小为目标,建立集装箱堆场箱位分配及多场桥调度协同优化模型.为增强遗传算法的全局搜索能力,将模拟退火思想引入到遗传算法进化过程中,设计模拟退火遗传算法进行求解.通过数值实验验证了算法的有效性,并针对箱区不同规模的出口箱量进行实验分析,结果表明分区域平衡策划方法可以更好地解决箱位分配及多场桥调度协同优化问题.     

基于遗传算法的供水系统一级优化调度研究

根据多水源多水塔供水系统的网络特性，以测压点压力宏观模型、水源供水量和水头之间的关系模型，替代管网水力平衡方程，并以泵站的供水压力、水塔初始水头为决策变量，建立了供水系统一级优化调度模型．采用罚函数法将各种约束转化为目标函数，然后利用乘除法将多目标优化转化为单目标优化问题，最后利用遗传算法求解．针对遗传算法容易早熟等不足，将遗传算法和模拟退火技术相结合，并采用自适应交叉和变异率的解决方法．算例计算表明，该算法具有较强的适用性．     

斜井地震初至波走时层析试验

井间地震层析成像是井间地震技术的重要组成部分,而在地面地震勘探特别是在海上地震勘探中,斜井居多,因此,文章针对斜井层析成像的特点,先介绍了旅行时层析反演的基本原理,再根据Lanczos方法和QR分解算法详细推导了带阻尼的LSQR反演方法,且将此方法应用于二维斜井地震初至波走时层析成像中,用两个不同的斜井模型对算法进行了测试研究.结果表明:采用旅行时线性插值射线追踪的正演方法与带阻尼的LSQR反演技术得到的速度模型较好地反应了理论模型,说明了此算法在二维斜井地震层析成像应用中的正确性和有效性,为实际地震勘探工作提供了理论依据.     

多目标拆卸序列优化问题的分散搜索算法

针对拆卸序列优化问题以最小拆卸时间和最大拆卸收益为优化目标建立了多目标优化数学模型.应用线性加权方法将多目标优化问题转换为单目标优化问题,并提出了一种改进的分散搜索优化算法.算法采用保持优先关系的交叉过程(PPX)作为子集解的组合算子,通过局域搜索算子改进组合算子产生的新解.引用数值算例对模型和算法进行了验证,结果表明该模型及算法求解多目标拆卸序列优化问题有效.     

基于DPSO-GT-SA算法的大规模UCAV协同任务分配

无人作战飞机(UCAV)编队任务分配是研究UCAV编队飞行作战的关键.针对复杂约束环境下大规模UCAV协同任务分配问题,提出改进离散粒子群算法.根据现有UCAV编队空对地饱和作战模式,建立UCAV编队作战环境中任务分配模型,通过采用离散粒子群优化-郭涛-模拟退火算法(DPSO-GT-SA)进行求解.根据粒子编码方式建立粒子与UCAV及目标之间的映射,通过粒子交叉变异进行搜索与寻优,并通过模拟退火Metropolis准则跳出局部最优.在复杂约束条件下,为解决离散粒子群-郭涛算法(DPSO-GT)陷入局部极小问题,引入改进模拟退火算法.为解决模拟退火后期收敛速度慢问题,在DPSO-GT-SA算法中加入动态温度衰减因子.仿真结果表明,改进离散粒子群算法可以更好地解决大规模UCAV协同任务分配问题.     

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。     

基于混合遗传算法的叠前随机反演方法

针对常规随机反演方法计算效率低的问题,提出一种基于混合遗传算法的叠前随机反演方法。该方法充分利用测井资料中的高频信息,并以地震数据作为约束,首先通过快速傅里叶滑动平均(fast Fourier transform-moving average,FFT-MA)谱模拟算法进行随机模拟得到基于地质统计学的初始模型信息,随后结合提出的混合遗传算法对模拟结果进行快速优化,得到符合地下地质结构的反演剖面,实现对叠前弹性参数的反演。混合遗传算法避免了一般遗传算法常见问题,如收敛速度慢以及产生"早熟"现象,与模拟退火相结合能够快速收敛达到全局最优,保证了反演精度。数值试验结果表明,融入混合遗传算法的叠前随机反演方法,在充分利用叠前信息的同时可以保证反演结果有效收敛,并且与模型数据吻合较好,与传统的叠前反演方法相比具有较高的分辨率,在储层识别和油藏描述中起到了重要作用。     

基于具有自适应与自学习能力的粒子群优化算法的车间调度算法

针对车间调度问题, 提出一种新的基于粒子群优化和模拟退火的混合算法. 该算法将问题规模作为启发式信息, 通过对模拟退火算法引入新的邻域搜索机制--多粒度搜索, 并加入选择优化和淘汰更新机制, 提高了算法的自适应性和自学习能力, 降低了粒子群算法陷入局部最优的可能性. 实验结果表明, 该算法在最优解的求解能力上优于其他算法.     

基于畸变分离的摄像机标定方法

在摄像机标定过程中,为了避免对摄像机模型中的畸变系数进行多次重复标定,提出一种将二阶径向畸变系数与摄像机模型分离的标定方法.该方法利用畸变形成的围线面积作为畸变评测函数,用模拟退火原理改进粒子群算法的惯性权重和学习因子;然后用改进的粒子群算法标定摄像机的畸变系数和图像中心点坐标,最后计算其他的摄像机参数.该方法无需预先知道摄像机的任何内外参数,算法简单,易于实现.实验表明,该方法与传统的非线性优化方法相比,图像坐标的平均反投影误差明显减小,而且具有更好的鲁棒性和精度.     

基于最优化方法的共反射面元叠加

共反射面元叠加可以直接由多次覆盖反射数据得到零炮检距剖面,不依赖于速度信息。通过对共反射面元叠加优化方法进行改进,大大提高了共反射面元叠加三参数分析的精度。同时引入模拟退火全局优化算法,有效地解决了新优化方法中遇到的组合优化的难题。基于CRS参数搜索的具体问题,对模拟退火算法中的三函数两准则做了最优设计。模型数据的试算和实际资料的处理结果验证了新优化方法的有效性和实用性。     

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。     

基于模拟退火原理的模糊C-均值聚类在证券市场中的应用

通过将模拟退火技术与模糊C-均值聚类相结合,提出了一种新的具有全局优化的模糊C-均值聚类算法,用于解决一般动态聚类方法中聚类结果对初始中心的敏感性问题。利用该方法,对上证50指数分类,并对分类结果的特征进行了分析。仿真结果表明该方法是一个具有全局最优解聚类方法。     

模拟退火遗传算法在电力系统无功优化中的应用

电力系统无功优化是保证系统安全、经济运行的一项有效手段.针对常规遗传算法收敛速度慢、易早熟等缺陷,并结合电力系统无功优化的特点,在遗传算法(GA)和模拟退火算法(SA)的基础上,提出了更加有效的算法即模拟退火遗传算法.使用该文提出的算法对IEEE-14节点系统进行了无功优化计算,结果表明该模拟退火遗传算法应用于无功优化是合理可行的.     

基于特征比较和模拟退火-遗传算法的普通话音素评分模型

为了帮助发音困难者障碍者和外语学习者矫正普通话发音错误,提出基于Mel频率倒谱系数(Mel frequencycepstrum coefficient,MFCC)特征比较和模拟退火-遗传算法(simulated annealing genetic algorithm,SAGA)的普通话音素评分模型。该模型采用动态时间弯折(dynamic timewarping,DTW)算法对普通话音素进行相似度比对,并基于SAGA评分机制对发音进行自动评分。本文对比了不同优化算法(SAGA和局部优化算法)、不同DTW算法对语音评分的影响。结果发现:SAGA评分模型下的音素评分正确率大于94%,远远优于局部优化算法。此外,在SAGA评分模型下,搜索路径为平行四边形的改进DTW算法具有最优的评分结果。因此,基于MFCC和SAGA的评分模型适用于普通话音素评分。