复杂工程问题全局优化算法研究

分析了遗传算法,模拟退火算法与神经网络等近年来广泛应用于复杂工程问题优化的全局优化算法各自的特点与其全局优化能力,指出如何针对其特点进行改进以达到更佳效果,深入研究了复杂工程问题优化的关键技术－目标函数与约束条件建立方法,最后,展望了全局优化算法与复杂工程问题优化技术的发展趋势。     

基于可靠度的生命线工程网络抗震设计

提出了生命线工程网络基于可靠度的抗震设计思想.发展了一种可以自动生成网络拓扑结构、修补无意义解的网络拓扑优化设计方法.利用这一技术,在综合考虑建设经济性、运营经济合理性、抗震可靠性的基础上,计算机可以一次性地完成生命线工程网络的拓扑结构设计全过程.     

大型生命线工程抗震可靠度分析的递推分解算法

提出了系统结构函数的递推分解格式,建立了网络抗震可靠度的递推分解算法,这一算法的邦弗瑞尼不等式下限为系统可靠度的真实界限,从而给出了计算大型网络系统抗震可靠度的一类新方法,并进行了不同类型系统抗震可靠性分析的案例研究,证实了建议算法的有效性。     

一种新的混合遗传算法及其在机构优化中的应用

针对传统遗传算法所存在的缺点和不足,提出了一种新的混合遗传算法.该算法用模拟退火算法适当拉伸适应度,自适应算法合理调整交叉概率Pc与变异概率Pm以及最优保存策略保护历代最优个体的办法对传统遗传算法进行了改进,同时对约束条件作出了先放宽后逐步加强的措施.经Visual C软件编程计算,得到了较好的优化结果.实例说明,该混合算法收敛速度快,易突破局部收敛的局限而达到全局最优.     

混合算法在流量工程中的应用

针对大规模网络中的流量工程问题,设计了结合遗传算法与模拟退火以及结合遗传算法与爬山法的两种混合算法.仿真实验表明,结合遗传算法和模拟退火的混合算法在整体性能上较单独使用遗传算法有明显的提高,结合遗传算法和爬山法的混合算法在处理超大规模的网络和海量业务要求的流量工程问题时具有时间上的明显优势.     

基于自动生成策略的供水管网抗震优化算法

以管网年费用折算值为优化目标、管网拓扑结构与管径为优化参数、管网节点抗震可靠度为约束条件,建立了供水管网抗震优化设计模型.基于自动生成策略,并结合环形管网判断方法,分别利用遗传算法、遗传-模拟退火算法和微粒群算法进行了供水管网的抗震拓扑优化分析.利用3种优化方法对2个典型供水管网进行了对比分析.对比分析表明,遗传-模拟退火算法具有最好的优化能力.     

混合优化策略在生命线管网拓扑设计中的应用

提出用遗传-模拟退火算法(GASA)混合优化策略来求解生命线管网的拓扑优化问题.混合优化策略结合了遗传算法的并行搜索机制和模拟退火算法的概率突跳特性,提高了算法的优化性能、参数鲁棒性以及计算效率.数值仿真实验表明了算法的稳定性非常好,首次达到最优值的进化代数,且比单一遗传算法提高了26.5倍.     

基于模拟退火遗传算法的网络编码优化研究

网络编码技术能够减少数据传输次数,提高网络吞吐量和传输效率.但使用网络编码后,节点需要增加额外的编码操作,增加了节点的复杂度和开销.本文提出基于模拟退火遗传算法的网络编码优化算法SAGAS.SAGAS引入基于模拟退火的个体接受机制,保证种群在遗传进程中的多样性,避免种群陷入局部最优.在遗传操作中,SAGAS利用网络转移矩阵指导染色体的遗传操作,避免无效遗传操作,提高算法的收敛速度.仿真结果表明,与标准遗传算法相比,本文提出的算法能够在更短的时间内寻找到更少编码边的网络编码方案.     

网络划分优化的退火遗传算法

通过将退火机制引入遗传算法物选择运算中,提高了收敛速度,克服了传统遗传算法容易早熟的问题,较好地解决了网络划分优化问题,实验证明此算法在网络划分优化中行之有效。     

基于互信息和混合优化算法的多模医学图像配准

针对互信息函数的多极值问题,提出了一种基于混合优化算法的多模医学图像配准方法.对于多模医学图像,以互信息作为相似性测度,使用混合优化算法搜索出最佳配准变换参数,将待配准图像进行变换,从而达到配准的目的.实验表明,该算法能避免陷入局部最优值,配准结果精度达到亚像素级.     

改进的混合级联遗传算法

将模拟退火算法和级联遗传算法相结合,提出了一种改进的混合级联遗传算法。模拟退火算法承认物种进化过程中的局部失败和倒退,它允许进化中的波折而不是非要物种进化一直是上升的、成功的,模拟退火算法能使搜索过程避免陷入局部最优解。级联遗传算法假设问题的最优解总是靠近于问题的局部最优解的,据此,级联遗传算法通过不断缩小解空间达到快速收敛的目的。综合运用这两种算法,可克服模拟退火算法收敛速度慢、级联遗传算法局部搜索能力差的缺点。利用本算法构造CL多小波前置滤波器的实验结果表明,本算法不仅计算速度快,而且稳定性也得到了显著提高。     

模拟退火遗传算法与结构优化设计

介绍了模拟退火遗传算法的基本理论及其特点,以在应力约束条件下的静定桁架结构的离散变量结构优化设计为例,证明了该方法的有效性和实用性.     

模拟退火遗传算法的泵站优化运行

针对泵站在不同流量扬程要求时,水泵运行组合不合理,导致泵站运行效率低的问题,提出以泵站总功率最小为目标函数的优化运行数学模型.此模型以水泵扬程、总供水量和调速泵的调速率为约束条件,利用模拟退火遗传算法确定并联运行泵的台数、调速泵的调速率及泵的流量分配,实现泵站的优化运行.该算法引入了不可行度对每代种群做初始选择,并利用不可行度取代传统的惩罚函数,平衡目标函数最优化和满足约束条件这两方面的要求.最后通过实例验证了本算法在求解泵站优化调度问题方面的可行性.     

基于遗传算法和模拟退火算法优化神经网络的铁路营业里程预测

提出应用遗传算法(GA)和模拟退火(SA)优化神经网络预测铁路营业里程.采用3层前馈神经网络实现铁路营业里程的时间序列预测,输入节点数为5,隐层节点数为8,输出节点数为1.对神经网络的连接权重和节点阈值的确定,采用GA和SA算法相结合的混合优化学习策略.两种算法结合时,SA算法处于外层,GA处于内层.GA采用实数编码,把要确定的神经网络节点连接权重和节点阈值作为基因串.数值计算结果表明混合优化的神经网络的学习速度和精度都比单纯BP算法得出的结果好.因此,用GA-SA混合优化的神经网络预测铁路营业里程是可行的.     

一种新的全局优化算法——统计归纳算法

在多极值问题的优化领域 ,主要有模拟退火算法(SA) ,遗传算法 (GA) ,人工神经网络 (ANN)算法 ,它们都是基于对自然现象模仿的算法。该文从更基本的优化思想出发 ,基于概率论提出了一种新的全局优化算法——统计归纳算法 (SIA)。在一些标准测试函数以及“货郎担问题”(TSP)上的计算结果表明 ,该算法在智能性 (所需的函数计算次数 )和解的全局性方面都远远好于 SA和 GA。在中国 144个城市的 TSP问题实例中 ,它甚至很快就找到了比参考计算中给出的“目前已知的最优路径”更短的路径。从这一算法思想的角度 ,阐述了 SA和 GA为何对全局优化问题有效 ,以及SA和 GA各自固有的不足之处     

基于并行组合模拟退火的全局优化算法

针对目前优化方法求解非线性多极值优化问题时存在的不足，提出了并行组合模拟退火算法。在分析算法性能的同时用并行组合模拟退火算法对两个算例进行了求解，并与模拟退火算法、遗传算法进行了比较。结果表明，该方法简单、可靠，具有较高的精度和适应性。     

基于量子遗传算法的无线传感网络路由优化

考虑到无线传感网络(WSN)传感器节点的能量有限性,分析了WSN的网络模型和能量模型,提出一种基于改进量子遗传算法的路由优化算法.利用复杂连续函数测试,验证了算法的性能和可行性.经仿真分析,证明该算法应用于WSN路由优化问题时,能更快速和更稳定地求解最小能量代价的数据传输路径,从而减少WSN传感器节点的能量消耗,延长整个WSN网络的使用寿命.     

膜系自动设计的优化技术研究

文章概述了国内外光学薄膜系自动设计方法的研究进展,对各类光学薄膜的优化设计方法进行了阐述,重点比较了阻尼最小二乘法、遗传算法和needle法;提出未来的膜系设计必将是多种优化技术相结合,在局部寻优中引入全局寻优,在全局寻优中加强局部寻优。