模拟退火在印刷电路板最佳走刀问题中的应用

电路板(PCB)走刀路线问题可以归结为大型TSP问题。在构造了电路板走刀路线问题的模型后,采用加权的哈密顿图方法,结合模拟退火策略对该问题进行分析求解。重点介绍了模拟退火解决这个问题的具体算法和过程。仿真试验结果表明:采用模拟退火算法求解TSP问题效果更好,与有关算法相比有更好的可操作性。     

改进的遗传模拟退火算法在TSP中的应用

在介绍遗传算法和模拟退火算法的理论基础上，分析遗传算法和模拟退火算法的主要优缺点，提出了一种改进的遗传模拟退火算法。结合两种算法的优点，对其中的复制、交叉、变异操作进行了改进，并将该算法应用于TSP问题的求解之中。最后给出用该算法求解TSP问题的具体实现过程，并进行仿真实验，验证了该算法的有效性。     

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．     

协同神经网络求解流动推销员问题方法——确保单回路的神经网络方法

神经网络方法求解流动推销员问题(Travel Salesman Problem,简称TSP问题)时,往往产生不满足TSP的单回路约束的不可行解.基于协同神经网络的方法解决TSP,并设计了一个回路合并算法,确保得到满足TSP的单回路约束的解.通过算例进行数值模拟,并且比较了新算法、标准遗传算法和标准模拟退火算法的求解结果.实验结果表明,说明该方法在求解TSP 问题上是行之有效的.     

办同神经网络求解流动推销员问题方法——确保单回路的神经网络方法

神经网络方法求解流动推销员问题（Travel Salesman Problem，简称TSP问题）时，往往产生不满足TSP的单回路约束的不可行解。基于协同神经网络的方法解决TSP，并设计了一个回路合并算法，确保得到满足TSP的单回路约束的解。通过算例进行数值模拟，并且比较了新算法、标准遗传算法和标准模拟退火算法的求解结果。实验结果表明，说明该方法在求解TSP问题上是行之有效的。     

一种改进模拟退火算法求解目标优化

标准的模拟退火算法是随机神经网络解决能量局部极小问题的一个有效方法,该算法能够使网络摆脱能量局部极小的束缚,最终达到期望的能量全局最小状态,但是在求解具有NPC问题时需要花费较长时间;提出了基于传统的模拟退火算法一个改进算法,并用于求解经典的TSP问题。由仿真试验结果分析得到,该方法在收敛速度上优于传统的模拟退火算法。     

和声模拟退火算法及其在旅行商问题中的应用

分析了模拟退火与和声搜索算法各自的特点和缺点,结合两者的优缺点提出了一种新的和声搜索与模拟退火算法的组合算法,将新的算法应用到旅行商问题(TSP)求解.实验结果表明,改进的算法具有更快的收敛性同时能得到比较好的结果.     

基于HFC-ADM模型对SA的改进及应用

通过分析模拟退火算法（SA）以及利用分等级公平竞争（HFC）模型对SA改进的固有缺陷,提出新的基于自适应输入阀值的HFC模型（HFC-ADM）的模拟退火算法及其算法流程,同时进行详细的数学描述。最后以求证旅行商问题（TSP）为例,通过统计数据验证了改进后的算法较采用同样局部优化的标准退火算法和分等级公平竞争的模拟退火算法具有更好的收敛速度和优化解。     

一种求解TSP问题的改进粒子群优化算法

针对基本粒子群优化算法(PSO)容易陷入局部最优的缺点,将遗传算法、模拟退火算法与粒子群算法结合,提出一种改进的粒子群优化算法.在PSO的快速寻优基础上,融入遗传算法的交叉与变异操作,使粒子群具有变异能力,同时引入模拟退火算法的Metropolis准则,允许粒子在目标函数有限范围内变坏,防止陷入局部最优,形成一种新的算法模型,应用于TSP问题求解.采用TSPLIB中burma 14和att 48作为实验数据,对算法求解旅行商问题进行模拟与分析.仿真实验结果表明该改进算法提高了求解质量,全局搜索能力得到增强.     

柔性作业车间调度优化的改进模拟退火算法

针对柔性作业车间调度问题,提出一种改进模拟退火算法来进行求解。该算法引入粒子群算法中的基于位置取整和基于轮盘赌两种个体编码方法,并采用3种不同的局部搜索方法来构造个体的邻域结构。算例计算表明,改进模拟退火算法在求解柔性作业车间调度问题时,比粒子群算法、混合粒子群算法以及模拟退火算法具有更好的求解性能,其中采用轮盘赌编码时,算法的求解性能要优于采用位置取整时的求解性能,且基于互换的局部搜索方法要优于其他两种局部搜索方法,能更有效地改善算法的求解性能。     

基于旅行商问题的优化算法设计

本文从求解TSP来分析遗传算法,蚁群算法,模拟退火算法三种优化算法特性分析,总结各算法的改进策略及混合算法策略,并提出基于分区的混合算法。     

基于模拟退火-单纯形法的模型参数估计研究

针对模型参数估计问题难以准确求解的不足,提出了一种模拟退火和单纯形算法结合的混合优化算法.该算法利用模拟退火的随机全局搜索能力和单纯形算法的确定性多面体搜索策略,把这2种算法进行结构上的组合,通过采用新的反射操作,构成了模拟退火单纯形算法用来求解带有约束的优化问题.对7种测试函数的实验结果表明:该混合优化算法比传统模拟退火算法和单纯形算法有着更好的搜索精度.最后将该算法运用在了模型参数估计问题上,能够准确地辨识出模型参数,证明了该算法在模型参数估计问题中的有效性.     

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.     

基于模拟退火的单向环蛙跳算法在优化问题中的应用

针对混合蛙跳算法求解优化问题时,进化后期种群多样性降低,算法极易陷入局部最优的问题,借鉴模拟退火算法中的Metropolis判别准则改进混合蛙跳算法中的族群内部寻优能力.同时,在族群之间构建一个单向环迁移机制,从而增强算法后期跳出局部最优的能力.对几种典型函数以及TSP问题的测试结果表明:基于模拟退火的混合蛙跳算法的全局搜索能力有了显著提高,并能有效避免陷入局部最优问题.     

改进的单亲遗传算法在TSP问题中的应用

本文提出了求解旅行商问题(TSP)的一个改进的单亲遗传算法。首先,定义了距离系数的概念,并据此设计了一种新的贪心基因段交换算子;同时结合一个模拟退火和2OPT局部搜索技术来改进该算子;然后,在此基础上提出了一个求解旅行商问题的一个新的单亲遗传算法。计算机仿真结果表明,该算法是有效的。     

两级选址--路径问题的大规模邻域搜索模拟退火算法

针对目前越来越普遍的多级配送模式,建立以总成本最小为目标函数的两级选址-路径问题模型,并提出了大规模邻域搜索模拟退火算法进行求解.在模拟退火算法框架中,嵌入大规模邻域搜索过程,包含破坏、重组和局部搜索方法,从而进一步提高算法在解空间中构建邻域的范围.采用两级选址-路径问题标准算例对算法求解效果进行验证,并与标准模拟退火算法和国际已知最优解进行对比.结果显示,所建模型和算法正确有效,并且在求解大规模问题时算法能够取得相对更好的优化结果.     

基于模拟退火的Hopfield网全局优化方法

为了改进Hopfield神经网络在多极点函数优化和组合优化中存在的某些缺陷,并影响着一些优化问题求解中的正确性和有效性的现实问题,将模拟退火智能优化算法与Hopfield神经网络有机结合,优势互补,提出了一种基于模拟退火的Hopfield神经网络混合全局优化算法(SA-HNN),新算法很大程度上避免了Hopfield神经网络优化陷入局部极小的缺陷,同时兼顾了算法的效率.通过典型的多极点函数优化和TSP组合优化问题求解,实验表明:SA-HNN混合优化算法具有帮助Hopfield网络摆脱局部极小点的能力并能得到较好的结果,有一定的工程实用价值.     

同时处理收货与送货配送模型的研究

采用启发式解法,发展求解程序,并利用模拟退火算法改善程序,解决车辆的途程问题。主要针对每一个需求点可以同时进行收货与送货的服务的特点,在路线规划方面考虑同时收送的问题。     

智能水滴算法求解TSP问题的研究

智能水滴算法是一种模拟自然界中河水和河床相互作用的算法,根据智能水滴算法易于收敛于局部最优解,通过设置路径间最大、最小泥土量对算法进行改进,实现了水滴优化算法,并且将其运用到TSP(旅行商问题)的求解中.并对TSP51、TSP76问题进行仿真分析,结果表明改进的水滴群算法比原智能水滴算法具有更好的求最优解的能力,收敛速度更快,效果更好.     

一种高效的快速模拟退火算法

基于对经典模拟退火算法的分析,给出了一种新的快速模拟退火算法。数值计算结果表明,采用本文的快速模拟退火算法可以显著地提高求解全局优化问题的计算效率