求图控制集问题的模拟退火算法的改进

图控制集问题要求确定任意简单无向图的最小控制集,是NP-难度的问题.本文针对已有的求解此问题的模拟退火算法进行了两个方面的改进:一是给出了一个更为合理的解的评估函数;二是提出了一个产生邻解的加权随机策略.仿真实验表明,改进后的模拟退火算法在稠密图的随机实例上明显提高了收敛速度.     

最小控制集问题的群集策略智能算法研究

图的最小控制集是一个经典的NP完全问题,其广泛应用在生物信息学、计算机通讯、工程设计等方面。目前搜索最小控制集算法有多种,例如:贪心算法、模拟退火算法、基于禁忌搜索的模拟退火算法等。当搜索结构复杂的多点图时,很多算法的搜索效果并不好。为了提高搜索效果,提出并实现一种群集策略智能算法;同时还对群集策略算法进行了非常重要的扰动改进。为了验证算法的搜索效果,利用Petersen图和随机图完成了对群集策略算法的搜索测试实验;同时也完成了对群集策略算法、贪心算法、基于禁忌搜索的模拟退火算法的比较测试实验,通过实验结果也验证了群集策略算法搜索效果最好。     

循环图及单圈图的有效控制集与完美控制集

图的完美控制集和有效控制集是两类特殊的控制集．通常要判断一个图是否存在有效控制集是困难的．该文证明了无向循环图一定存在有效控制集．此外，给出了单圈图的完美控制数与其阶数的关系．     

基于改进的模拟退火算法求解0／1背包问题

提出了一种改进的具有变异和倒位算子的模拟退火算法,并将其用于求解0／1背包问题,其性能较标准模拟退火算法和贪心算法都有很大的改善．通过大量的数值实验,证明了文中改进的模拟退火算法求解背包问题的有效性和实用性．     

物料配送和废旧产品回收的VRPSDP问题的并行模拟退火算法

为了求解面向制造领域物料配送和废旧产品回收的同时送取货的车辆路径优化问题(VRPSDP),提出一种主从式并行模拟退火算法代替传统的串行模拟退火算法.算法首先使用剩余承载力和径向附加费(RCRS)算法求得初始解,然后在并行模拟退火算法框架下使用4种邻域搜索方法对初始解进行优化.最后,选取国际上通用的Montane和Galvao测试数据集(18个顾客数为100～400的测试问题)对算法性能进行测试,与文献中其他5种算法的比较显示,提出的并行模拟退火算法总体性能较优.     

遗传算法与模拟退火算法混合策略模糊控制的研究

提出基于遗传算法与模拟退火算法混合策略的模糊控制,使控制规则得到优化,从而改善了控制性能．仿真实例表明这种方法是可行的．     

图的最大独立集问题的模拟退火算法

给出了一种具有全局优化特性的改进的模拟退火算法 ,建立了图的最大独立集的模拟退火模型 ,研究了扰动的形成和算法参数的选取 ,并用计算机进行模拟 ,结果表明该算法是有效的     

一种带记忆的模拟退火算法求解TSP问题

模拟退火算法是求解组合优化问题的一个有效方法.在模拟退火算法的基础上提出了一种带记忆的改进算法.在改进算法中增加了记忆功能,将当前最优解记忆下来;设计了一个温度更新函数,保证温度更新有一定的自适应性;增加补充搜索过程,以提高算法的全局搜索能力.最后将此算法应用到旅行商(TSP)问题中,在若干公共测试数据集上的实验结果表明,该算法是有效可行的.     

基于模拟退火算法的输电网中长期规划研究

模拟退火算法是一种解决组合优化问题的有效方法,其最终优化结果不依赖于初始解的选择,理论上可避免算法过早收敛于局部最小点,从而保证找到全局最优解或全局近似最优解．本文将模拟退火算法用于输电网中长期规划问题的研究,详细介绍了算法实现过程中各种参数的选择方法并给出了具体算例．试算结果表明利用该算法得到的优化结果是令人满意的．     

一种混合遗传模拟退火算法及其应用

分析了遗传算法和模拟退火算法的优缺点，提出了一种混合遗传模拟退火算法，对其进行优化，并将该算法应用于TSP问题的求解之中，理论分析和实验结果表明了这种混合遗传模拟退火算法优于普通的遗传算法和模拟退火算法．     

网格图的2-彩虹控制数

给定一个图G和正整数k,图的彩虹控制函数f是满足下列条件的映射f:V(G)→2{1,2,…,k},使得对某个顶点v满足f(v)=,则∪u∈N(v)f(u)={1,2,…,k},其中V(G)是图G的顶点集,N(v)表示所有与v相邻的顶点的集合.彩虹控制函数f的权定义为w(f)=∑v∈V(G)|f(v)|.图的k-彩虹控制数γrk(G)是所有彩虹控制函数的权中的最小权.研究了2-彩虹控制函数的启发式算法的网格图的构造方法,实验结果表明,基于禁忌搜索策略的模拟退火算法比传统的模拟退火算法具有较好的效果.     

用神经网络新方法求解图的最大独立集问题

在Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络优化方法的基础上,根据模拟退炎算法逃离局部最优解的原理,提出了一种神经网络计算的新方法,并用这种方法求解图的最大独立集问题。结果表明,该方法获得最优解比Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络优化算法获得的解要好,且所需时间比模拟退火算法少得多。     

一种用于车间调度的基于熵的混合遗传算法

为提高车间调度算法的寻优性能,通过对模拟退火遗传算法收敛图的研究,提出了评价算法种群有序性（差异性）的种群熵,基于种群熵,提出了改进的模拟退火遗传算法,该混合算法通过种群熵动态地改变算法的交叉和变异概率,使之适应种群的变化,提高种群的多样性,有效地克服算法的过早收敛,从而达到提高算法寻优性能的目的。仿真实例表明,所提出的算法的寻优性能有了显著的提高。     

图的正面影响控制集中贪婪算法的设计与分析

对于没有固定基础设施的无线传感器网络,设计一个优良合理的拓扑控制协议是关键.根据图的控制集在无线传感器网络组建虚拟骨干网的应用,研究了图上控制集问题的一个变形—正面影响控制集问题.针对图中是否存在孤立顶点,分两种情形讨论,设计了相应的贪婪算法,并分析了算法的性能比.     

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。     

基于遗传模拟退火算法的QoS组播路由问题求解

提出了一种基于遗传模拟退火算法的带宽时延约束费用最小组播路由选择方法,该方法针对遗传算法的局限性,采用基于备选路径集的整数序列编码机制,对适应度函数进行了调整,改进了交叉和变异操作,并结合了模拟退火算法.实验表明,该算法能够有效地提高收敛速度,避免早熟收敛,能够满足多媒体网络对相应QoS的需求.     

二维不规则贯通排样的模拟退火算法

提出一种获得不规则零件的最佳包络矩形的方法,根据矩形件的启发式算法,设计模拟退火智能算法将最佳包络矩形排样.模拟退火算法是全局优化概率的搜索算法,可以在优化排样中将排样次序优化,再利用最低水平线算法将不规则多边形排样.结果显示:同一排样问题,初始温度、冷却参数以及终止温度有一组最佳组合值,使得问题解的质量较高.该算法在排样效果和时间效率上更为优秀.     

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。