多重运输调度问题的模拟退火算法

提出了多重运输调度问题的模拟退火算法,实际运算表明,该算法具有较快的收敛速度,是一个较实用的算法。     

基于动态任务合成的多星观测调度方法

合成观测可以提高卫星的观测效率,研究了遥感卫星的动态合成观测调度问题.分析了卫星对多个任务合成观测的条件,在此基础上,建立了任务需求度、资源竞争度以及任务合成中的最小侧摆、最小数据冗余启发式,提出了基于动态任务合成的多星观测调度启发式算法.仿真实例表明,此方法可以有效提高卫星的观测效率.     

一种改进的快速模拟退火组合优化法

基于对求解全局优化问题的确定性方法和模拟退火算法的分析,文中提出了一种改进的快速模拟退火算法．实验结果表明,该算法可以显著地提高求解全局优化问题的计算效率     

快速模拟退火算法用于MESFET大信号建模

对快速模拟退火算法的关键参数进行确定,将该算法应用于微波半导体大信号建模,解决了多变量非线性优化难题,实验结果表明该方法是有效的。从而为解决ＭＥＳＦＥＴ（ＭｅｔａｌＳｅｍ ｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ Ｆｉｅｌｄ ＥｆｆｅｃｔＴｒａｎｓｉｓｔｏｒ）大信号建模问题提供了一种新思路。     

基于模拟退火的多处理机调度优化算法研究

研究了目标函数是最小化最大完工时间的多处理机调度问题,此问题被证明是NP hard问题。分析了此问题现有模拟退火算法的缺陷,在此基础上构造了一个模拟退火算法SA LZ。大量的随机数据实验用于验证算法的性能和计算效率,实验结果表明SA LZ算法优于现有算法。     

基于模拟退火的复合嵌套分割算法

介绍了嵌套分割算法(NP)的基本思想,从理论上分析了NP算法的计算效率,提出了提高其优化效率的途径。介绍了模拟退火算法(SA),并将模拟退火的思想引入嵌套分割算法的抽样和选取算子中,给出了复合嵌套分割算法(SANP)的具体寻优思路,SANP算法将嵌套分割算法的全局寻优能力和模拟退火算法的局部搜索能力结合起来,具有可行性和科学性。通过一个优化算例验证表明,该算法大大提高了计算效率和收敛速度。     

基于匈牙利-模拟退火算法的多阶段武器目标分配方法

针对现代化战争中远程精确制导武器成本高昂以及武器发射平台数量有限的问题,研究了多阶段武器目标分配问题,以最小化武器成本为优化目标,建立了混合整数非线性规划模型。设计了一种集成匈牙利和模拟退火的混合智能搜索算法,首先根据待攻击目标的时空状态与毁伤特性确定打击阶段、标记可松弛性。在模拟退火的框架下,基于目标的松弛性调整攻击阶段,再通过匈牙利算法计算每个阶段武器和目标的精确匹配方案。通过启发式算法和精确求解技术的结合,在保证求解质量的前提下,极大减少了计算时间。通过计算实验,与变邻域搜索算法进行了对比分析,验证了该算法在求解多阶段武器目标分配问题的有效性。仿真结果表明,所提算法在计算时间和求解效果上优于变邻域搜索算法。     

基于任务合成的对地观测卫星应急调度方法

针对应急条件下对地观测任务时敏度高、动态性强的特点,提出了基于任务动态合成的多星应急调度方法。首先,建立了多星动态应急调度数学规划模型。然后,提出了任务动态合成(dynamic merging,DM)策略,并设计了候选合成任务集合构建(candidate merging task set establishment, CMTSE)算法。最后,提出了基于任务动态合成的多星动态应急调度(dynamic merging based dynamic emergency scheduling, DM DES)算法。为验证DM DES算法的有效性,通过大量仿真实验将DM DES与基于迭代修复的启发式算法(repair based heuristic algorithm, RBHA)和不考虑任务合成的动态应急调度(dynamic emergency scheduling, DES)算法进行比较。实验结果表明,DM DES算法能有效提高调度质量,适用于多星动态应急调度。     

多星成像调度问题基于分解的优化算法

提出了一种求解多星成像调度问题的基于分解的优化算法,将问题分解为任务分配主问题与单星成像调度子问题.任务分配主问题生成不同卫星的任务分配方案,单星成像调度子问题则根据分配的任务进行优化,生成每颗卫星的成像调度方案.采用自适应的蚁群算法求解任务分配主问题,通过自适应参数调整策略及信息素平滑策略,实现全局搜索和快速收敛间的平衡.采用启发式算法及快速模拟退火算法求解单星成像调度子问题,通过综合多颗卫星的调度结果, 可以对任务分配方案进行评价,引导蚁群算法搜索优化的任务分配方案,最终得到多颗卫星的成像调度方案. 大规模测试算例验证了算法的效率.     

基于遗传编程的可持续模拟退火算法及应用

研究分析了模拟退火算法(SA)的缺陷,采用分等级搜索机制,提出了可持续模拟退火算法(HFCSA)后,针对HFCSA算法编码受限问题,引入遗传编程的思想和编码方式,提出一种基于遗传编程的可持续模拟退火算法-GP-HFCSA算法.该算法可以在开放式搜索空间中搜索,实现结构和参数的协同进化.在算法对比测试实验(8特征值问题)中,GP-HFCSA算法的设计结果优于参照算法,证明了GP-HFCSA算法具有良好的效率及自动设计能力,具有广泛的学术价值及应用前景.     

时间和费用具有不确定性的优化进度计划

对时间和费用都具有不确定性项目的进度计划的风险性进行了研究 ,提出了以净现值的期望值为优化目标的数学模型 DSPSP,描述如何权衡财务费用的节省和推迟现金流入的风险 ,合理地安排各个活动开始的延迟时间 .假定活动周期和费用都是离散随机变量 ,两者相关 .利用模拟退火过程对两个实例的求解表明 ,DSPSP模型的优化结果明显优于非常保守和非常乐观的两种极端策略.     

求解同顺序加工调度问题的一种改进遗传算法

同顺序加工调度问题是一类典型的 NP-hard问题 ,具有广泛的工程背景 ,该问题的研究具有重要的理论意义和工程价值 ,同时开发有效的优化算法一直是该领域的热门课题 .结合启发式和随机方法产生初始解 ,对种群进行分解并用多种交叉操作进行进化 ,在整体替换后用模拟退火的 Metropo-lis抽样过程代替变异操作 ,本文提出了一种改进的遗传算法 ,算法保证了初始种群一定的质量和多样性 ,多种交叉操作有利于丰富搜索行为 ,在温度控制下的抽样过程成为概率可控的变异操作且搜索行为一定程度上可控 .基于典型算例的仿真研究验证了改进遗传算法的有效性和较好的初值鲁棒性 ,其优化质量大大优于传统遗传算法和著名的 NEH启发式方法 .     

基于遗传模拟退火算法的机动多目标数据关联问题研究

应用遗传模拟退火算法将机动多目标的数据关联问题表达为一类约束的组合优化问题研究时 ,可极大地提高密集多回波环境下系统跟踪多机动目标的精度和可靠性 .仿真结果表明 ,遗传模拟退火算法明显地优于独立地使用遗传算法和模拟退火算法 .     

基于混合遗传退火算法的并行测试任务调度优化

并行测试任务的优化调度是并行测试技术的核心问题之一。可以充分利用混合遗传退火算法优异的全局最优搜索能力来寻找具有最大并行率的并行任务序列。首先,建立了并行测试任务调度问题的数学模型;给出了并行率的定义,设计了一种满足资源约束与任务时序约束的基因编码方法及相应的遗传退火操作方案。最后,对实例进行仿真实验,结果验证了该算法的有效性及优越性。     

基于大规模FSP问题Block性质的SA算法

对于大规模流水线调度问题(FSP),模拟退火算法(SA)中邻域候选解的被接受概率,因邻域增大和邻域中的劣解数的增多而大大降低,SA算法的性能因而大为降低。针对这一问题,提出一种基于FSP问题Block性质的SA算法。将邻域划分成若干个子邻域,用子邻域中的最好解作为候选解,以提高候选解被接受的概率。引入FSP问题的Block性质,减小邻域尺寸,将搜索集中在邻域中“最有希望”的区域,进一步增强算法性能。数值仿真实验表明,该算法能在较短时间内获得大规模FSP问题的近优解。     

作业排序模拟退火算法影响因素分析和一种多次淬火模拟退火法

研究了作业排序模拟退火法各要素对搜索结果的影响特性 ,给出降温函数概念及其解析特征和有关问题的适宜参数值 ,在此基础上 ,给出了一种多次淬火的模拟退火算法     

基于遗传模拟退火法的量子细胞自动机电路仿真

有机结合具有概率突跳特性的模拟退火和群体并行搜索的遗传算法的遗传模拟退火算法是一种有效搜索全局极值的算法，通过对算法操作和参数的合适设置，将其推广到量子细胞自动机电路的仿真。基于对量子细胞自动机基本逻辑电路的仿真结果验证了该算法的有效性，其性能明显优于Macussi等人提出的基于量子细胞自动机的模拟退火法。     

电子侦察卫星任务调度方法

基于电子侦察卫星任务规划问题的特殊性,提出了规划预处理的基本方法,并基于合理假设建立了问题的多目标规划模型;设计了一种改进的遗传退火算法对模型进行求解,为防止最优解的丢失,引入了基于精英保留的选择机制,同时该算法有效避免了遗传算法局部优化能力差及模拟退火算法易陷入局部最优等缺陷。最后,通过实例将该算法与遗传算法(genetic algorithm, GA)及模拟退火算法(simulated annealing algorithm, SA)相比较,结果表明该算法能有效解决电子侦察卫星的任务规划问题。     

用于多目标数据互联的模拟退火方法

通过对模拟退火算法的改进,成功地将其应用到多目标数据互联问题中,算例表明,其应用效果令人满意。     

双资源JSP动态分类调度研究

针对作业车间的加工受到机床、操作工人等双资源制约条件下出现多种扰动的JSP调度问题,提出了基于不同的扰动进行分类处理的新方法。该方法以最小化最大完工时间为目标,首先基于机床故障修复时间、工人离岗时间及取消订单包含任务的多少进行分类调度,然后根据机床故障修复后以及工人回岗后剩余任务的多少决定是否进行再一次的调度。采用遗传算法和模拟退火算法相结合的算法获得调度方案,并进行分析和比较。