电力系统规划Hopfield优化模型的模拟退火算法

Ｈｏｐｉｅｌｄ模型用于电力系统规划问题求解时，可能陷入局部最小点而无法得到全局最小点。本文提出了一种改进方法，即在陷入部最小点后，引入模拟退火技术，可使网跳出局部最小点而向全局最小点收敛，算例证实例了方法的可行性。     

基于模拟退火的机器人路径规划算法

本文利用模拟退火算法对该模型进行优化求解,为移动机器人寻找到一条最优路径。通过实验得到模拟退火算法有效提高了收敛速度,快速完成了移动机器人路径规划的任务。     

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。     

基于自适应模拟退火算法的CSTR的动态优化

首先分析了连续搅拌釜式反应器的动态优化模型。基于对自适应模拟退火算法的研究,提出了一种改进的邻域调整方案,并将其应用于求解连续搅拌釜式反应器的动态优化问题。仿真结果表明,改进后的算法大大加快了搜索速度,提高了最优解的质量,为工业过程控制的设计提供了高效、可靠的参考依据。     

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．     

基于极大代数的阻塞流水车间启发式动态规划调度算法

基于极大代数理论,引入任务排序函数与时间D子集,建立阻塞流水车间排序与调度代数模型,并提出启发式动态规划调度算法,实例计算表明算法十分有效.     

基于模拟退火粒子群优化算法的拆卸序列规划

文章将模拟退火粒子群优化算法应用于拆卸序列规划求解过程,基于拆卸约束图构建了产品结构表达模型,将拆卸过程相关信息赋予拆卸约束图的节点与边,定义了判断拆卸序列优劣的适应度函数,将算法与模型进行了映射;最后以某款料理机主机体为例,运用模拟退火粒子群优化算法求解其拆卸序列,并与单一粒子群优化算法相比较,验证了该算法的有效性.     

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.     

基于模拟退火的动态蚁群算法求解TSP

旅行商问题是智能算法研究中的一个经典问题,同时也是检测智能算法的标尺.在是蚁群算法的参数随着迭代的进行做动态调整的基础上,运用模拟退火算法对取得的局部最优解进行调整,使蚁群算法跳出局部最优,得到更好的解     

基于自适应模拟退火算法的间歇精馏过程优化

分析了间歇精馏过程的动态优化模型,基于对自适应模拟退火算法的研究,提出了一种改进的邻域调整方案,并将'其应用于求解间歇精馏过程的动态优化问题.仿真结果表明,改进后的算法大大加快了搜索速度,提高了最优解的质量,为工业过程控制的设计提供了高效、可靠的参考依据.     

采用增广乘子法和模拟退火法的结构可靠性分析

为避免一次二阶矩法的雅可比矩阵计算和罚函数法的罚因子选取,提出了一种采用增广乘子法和模拟退火法的结构可靠性分析方法。利用优化理论,以可靠指标最小为目标函数,以极限状态方程为等式约束条件,建立结构可靠性分析数学模型。采用增广乘子法将上述有约束优化模型变换为无约束优化模型,并用模拟退火法求解,从而避免了雅可比矩阵的计算以及初始罚因子的选取。采用一次二阶矩法、本文方法、蒙特卡罗模拟法分别对数值算例及悬臂梁工程算例进行了可靠性分析,结果表明:较一次二阶矩法,本文方法更接近于蒙特卡罗模拟法的结果,更精确;较蒙特卡罗模拟法,本文方法迭代次数较少,效率较高。     

融合模拟退火的改进教与学优化算法

针对教与学优化算法(TLBO)在解决复杂优化问题时易陷入局部最优的缺点,提出了一种融合模拟退火的改进教与学优化算法(SAMTLBO).该算法首先对学员阶段做了改进,在保持TLBO算法简单易实现的基础上,利用模拟退火方法增强了TLBO算法摆脱局部最优的能力,最后用4种算法对8个无约束优化函数仿真.数值实验表明,该算法无论是在收敛速度还是在寻优精度上均优于基本TLBO算法、ETLBO算法和DMTLBO算法.     

利用遗传程序设计优化冷却进度表

运用遗传程度设计取代人工搜索，对一个最难的组合优化问题，即旅行商问题，通过优化冷却进度表，演示了这一新方法的潜力并引入了一个新算法用于解决ＴＳＰ问题，实验表明该算法效果良好。     

基于模拟退火的万有引力算法

针对标准万有引力算法的个体位置更新策略可能对个体造成破坏且算法局部搜索能力较弱问题提出了一种改进算法。该算法将模拟退火思想引入万有引力算法,采用基于 Metroplis 准则的个体位置更新策略,并在引力操作之后,对每代最优个体进行退火操作。一定程度避免了个体移动的盲目性,提高了算法的局部搜索能力、收敛速度与精度。实验结果表明:算法的改进策略是有效的,且改进后的算法在收敛速度、收敛精度等方面具有明显优势。     

改进的非常快速模拟退火算法

在研究模拟退火机理分析的基础上,提出了一种改进的算法（MVFSA算法）的具体方案,目的是为了改进原算法（VFSA算法）中存在的缺陷,以提高算法的效率．在模型试验中,对改进后的算法与原算法的过程和结果进行了一系列的比较,发现改进后算法不仅保持了原算法全局寻优的优点,而且提高了算法的稳健性和效率．这就为模拟退火算法在更多方面的实际应用打下了良好的基础．     

基于模拟退火算法的无线传感网PEGASIS算法

在PEGASIS算法基础上,采用模拟退火算法进行簇的形成,同时利用能量因素来选择每一轮的簇头.采用模拟退火算法后链路的长度平方与比原来采用贪婪算法的相比,降低了一半左右,从而减小了整个网络能量的消耗,大大延长了第1个节点的死亡时间.第1个节点的死亡时间为原算法的1.8～3倍以上,20 %、50 %和80 %的节点死亡时间也都比原算法的要长,由此提高了整个网络的生存周期.     

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.     

带目标权重的物流路径优化研究—基于模拟退火蚁群算法

物流路径优化问题是物流研究领域十分重要的研究课题。针对物流企业对物流配送时间、距离以及运输成本的要求不同,建立带目标权重的物流路径数学模型,物流企业可对目标权重进行赋值进而满足自身的需求。针对基本蚁群算法易陷入局部最优以及收敛速度慢的缺陷,对基本蚁群算法的转移规则和信息素进行改进,然后在改进的基本蚁群算法中融入模拟退火算法思想,建立模拟退火蚁群算法。实验结果表明:模拟退火蚁群算法能搜寻到比基本蚁群算法更优的综合成本,且收敛速度更快,同时也表明模拟退火蚁群算法的可行性及数学模型的合理性。     

饲料配方设计的模拟优化策略

高技术、高效益是市场竞争中不可缺少的法宝,本文在饲料配方设计中首次引入了新颖、高效的组合优化算法－模拟退火算法,并获得理想的数值结果,说明了在传统的饲料配方设计中高技术的应用可以获得更高的效益。     

利用模拟退火算法求大气压强公式

利用模拟退火算法识别大气压强公式中的参数,得到更精确的大气压强计算公式.该方法首先把参数识别问题转化为优化问题,然后运用模拟退火算法求出由多态方程推导所得大气压强公式中的大气比热比γ,从而得到更精确的大气压强公式.通过数值模拟,将本文得到的公式与其它文献给出的大气压强公式进行比较,结果表明用模拟退火算法所确定的大气压强公式精度更高.