基于模拟退火算法(SAA)求解列车控制问题

提出了一种解水平轨道的列车节能控制问题的算法 ,该算法考虑了无限制速度和有限制速度两种情形 ,并基于模拟退火算法、动态罚函数法。     

缩短自动闭塞间隔的探讨

该文讨论了两个观点:1)解决运能与运量间矛盾的主要措施之一是提高行车密度.分析表明:在双线自动闭塞区段,将列车追踪间隔由10min 减至8min 是适宜的,如果再进一步缩短列车追踪间隔,则线路通过能力的提高并不明显.2)在某双线区段,如果各类列车的制动距离差别很大时,为了提高行车密度,须采用四显示自动闭塞制度,否则,采用三显示自动闭塞制度是合理的.     

使用模拟退火算法解课表问题

给出一种使用模拟退火算法（ＳＳＡ）来解课表问题的方案，详细地讨论了方案涉及的各种问题，包括目标函数和初解的确定，邻域和新解的产生方法，初始“温度”的确定和“温度”更新的方式，内循环次数及算法终止条件的确定等，章的最后给出了该方案的一个实例和若干性质分析。     

基于遗传算法模拟退火算法解决修边损耗问题

纸箱包装行业是一个传统的产业,在纸箱生产中需要拼单来降低修边损耗以减少成本。本文根据生产上的实际经验提出了问题的数学模型,针对该模型,本文将遗传算法和模拟退火算法结合,解决了遗传算法的收敛过快以及局部搜索能力不强的问题。在选择操作中直接保存优秀个体,来增强算法的收敛性。在变异和交叉操作中采用自适应的变异和交叉概率,增强了搜索解空间的均匀性,并引入了记忆功能,最终获得问题的近似最优解。     

模拟退火定位算法研究

重点分析并研究了产生随机数的方式,模拟退火与二维定位算法结合的目标函数的形成,并以二维定位的模型数据的定位为实例进行了计算,取得了很好的效果,为模拟退火定位算法打下了一个基本的理论基础.     

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。     

模拟退火算法机理研究

从机理上分析了采用Metropolis概率接受准则的重要性 ,认为按照该准则可以使模型跳出局部极小值 ,避免了落入局部极小点的可能 ,然后在退火计划的控制下模拟退火算法 ,最终可以找到最优解 ;深入分析了算法的退火计划和模型扰动 ,以及两者之间的配合的技巧 ,认为算法本身可以作进一步的改进 ;并提出了改进的思路 ,为下一步的具体改进打下了基础     

能力约束批量问题的模拟退火算法研究

为了提高能力约束批量问题的计算效率,运用模拟退火算法对此类问题进行了研究。采用0-1编码的方式,在满足总需求的情况下以一定概率通过交换相邻周期的0-1编码来产生新解,内循环的迭代步长由生产规模决定(N×T),温度衰减系数为固定值,终止温度选择一个很小的正数。通过实例仿真,验证了模拟退火算法用于求解此问题的有效性。仿真结果表明,初始温度越高,搜索范围越大;迭代步数越多,寻得最优解的可能性就越高。生产规模为6×6时,取得最优解的计算用时不超过145ms。     

课程表问题的一种混合型模拟退火算法

提出了课程表问题的一种基于概率型启发式算法（HA）的混合型模拟退火算法。其中，概率型的启发式算法采用了复杂度高者优先，循环首次适应算法，贪婪法，回溯法和松弛法等多种方法，该算法所排出的课表可作为模拟退火算法的初始解。模拟退火可对概率型启发式算法的排课结果做进一步优化，克服了启发式算法不具有全局收敛性的缺点。所以，混合型模拟退火算法具有启发式算法充分利用领域知识，计算量小，优化快速和模拟退火的全局收敛性，数值实验也证明了它的有效性和可行性。     

基于模拟退火遗传算法的板材优化下料

通过对板材优化下料问题的研究,给出了一种较为实用的具体的模拟遗传算法,该算法融合了遗传算法和模拟退火算法的优点,兼有遗传算法中种群个体、交配、基因、遗传、变异等淘汰劣质解的操作,也有模拟退火算法中冷却进度表和接受概率等寻优控制技术,可以更好地实现板材下料问题的快速求解。     

求解TSP的改进模拟退火算法研究

通过分析传统SA算法原理和存在的不足,提出三种改进：增加记忆功能,避免遗失当前最优解;设置稳定抽样判定条件,保证全局搜索能力;提供7种扰动机制,提高结果改进效果。设计对比实验验证各种改进,分析出较好参数配置,构造较理想的改进SA算法。经过国际公认的TSPLIB提供的实验数据的验证,改进算法在性能上比GA和传统的SA算法均有较大提高。     

改进模拟退火算法在图像配准中的研究

为了实现图像的配准，提卅了使用模拟退火算法求解2幅图像的最佳匹配参数，然后对待配准图像进行变换，从而达到配准目的．实验表明，该方法对平移、旋转的2幅图像具有较高的配准精度和初值鲁棒性，其中的改进算法，即单纯形一模拟退火算法可以使优化解不陷入局部极值而获得全局优化解，具有更高的配准精度，同时也大大提高了运算效率．     

基于模拟退火的排课算法

模拟退火算法应用在排课问题中，主要适用于具有均匀排课要求的排课问题，得到排课最优解。随机产生的可行解自然具有均匀性，而适当选取算法的控制参数，能加快获得问题的整体最优解或近似最优解的收敛速度。     

基于模拟退火算法营养膳食优选的研究

通过模拟退火算法实现对各种慢性疾病进行营养膳食配餐的快速优选,并且把研究结果在膳食系统中加以应用.对慢性疾病配餐算法的研究体现了营养学平衡膳食的科学原理和数学建模思想,实现了计算机与多学科的综合应用.     

模拟退火算法解决静态受限路由问题的研究

随着人们对网络的要求日益多样化，传统的无约束路由方式已经不能满足用户的需要，受限路由受到越来越多的重视。应用模拟退火算法解决了光网络中的静态受限路由问题。研究了模拟退火算法在解决问题过程中存在的过早收敛问题并分析了其原因，提出了相应的改进方案。实验结果表明，模拟退火算法在解决此类问题中的过早收敛情况可以被有效解决。     

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．     

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.     

基于模拟退火算法的敏捷化制造单元重构方法

根据单元重构的一般定性准则，提出了两个定量指标，有效地对单元重构目标进行了量化．根据这两个定量指标，构造了单元重构的目标函数，从而将单元重构问题改造成了一个多目标组合优化问题，并采用了模拟退火方法进行求解．克服了其他方法不一定有解以及受初始条件限制很大等问题．     

基于遗传模拟退火算法的移动机器人静态路径规划

采用多边形法描述了机器人的工作环境模型,应用简化编码长度的技术简化了工作路径编码方式.对于基于遗传算法产生初始路径种群后的各路径的适应值进行评价.经过多次交叉、变异,并借助模拟退火中Metropolis算法的随机移动准则制定了高效的温度更新函数,获得了从起始点到目标点的一条全局最优路径.最后在Visual C++环境中通过仿真验证了此算法的可行性和高效性.