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．     

基于禁忌搜索的模拟退火算法在最小控制集中的应用

图的控制集问题是在给定的简单无向图中求出阶数最小的控制点的集合,目前它已被证明是一个NP-完全问题．针对现阶段已有的模拟退火算法提出了一种改进的基于禁忌搜索的模拟退火算法,并通过与贪心算法、传统模拟退火算法进行比较,证明了该算法可以获得较小的控制集阶数．     

基于MATLAB的模拟退火算法的实现

阐述了模拟退火算法的基本原理及实现过程，运用MATLAB语言实现了该算法．并将其运用到解决旅行商问题的优化之中．数值仿真的结果表明了该方法能够对函数进行全局寻优，有效克服了基于导数的优化算法容易陷入局部最优的问题．该方法既可以增加对MATLAB语言的了解又可以加深对模拟退火过程的认识，并达到以此来设计智能系统的目的．     

遗传退火进化算法在背包问题中的应用

从增强算法收敛性和减少参数依赖性的角度出发，提出应用遗传退火进化算法求解背包问题，遗传退火进化算法结合了遗传算法和模拟退火算法的优点，并有效地克服了各自的弱点，使其在优化性能、优化效率和可靠性方面具有明显的优越性．阐明了用该算法求解背包问题的具体实现过程，并通过实际数值计算和结果比较表明，该算法优于遗传算法和模拟退火算法．     

智能混合优化策略及其在流水作业调度中的应用

通过结合蚁群算法(ACO)的并行搜索结构和模拟退火算法(SA)的概率突跳性,提出了一种有效的混合优化策略,并将该策略应用于流水作业调度问题(FSP)．在该策略中,蚁群系统的一个周游路线为模拟退火算法提供了一系列初始解,在每个退火温度上进行抽样准则检验并产生新解,然后更新信息激素;蚁群算法再利用模拟退火算法产生的新解进行并行搜索．同时,根据此策略构建并实现了针对FSP问题求解的具体混合算法．仿真结果表明,混合算法弥补了ACO易陷入局部最优和SA搜索效率较低的缺点,增强了全局搜索能力,在求解FSP调度问题的性能上也优于其他算法。     

度约束欧氏Steiner最小树问题及其求解

在欧氏Steiner最小树的基础上,对每个正则点加上了度约束限制,提出了度约束欧氏Steiner最小树问题,分析了该问题的特性,给出了该问题的模拟退火和蚂蚁算法求解过程,并使用Delphi语言编程,在Windows XP平台上运行通过．通过大量算例的计算结果验证了该问题的实用性及算法的有效性．     

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．     

基于改进的模拟退火算法求解0／1背包问题

提出了一种改进的具有变异和倒位算子的模拟退火算法,并将其用于求解0／1背包问题,其性能较标准模拟退火算法和贪心算法都有很大的改善．通过大量的数值实验,证明了文中改进的模拟退火算法求解背包问题的有效性和实用性．     

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.     

波阻抗反演的快速模拟退火算法

波阻抗反演是储层参数及砂体预测不可缺少的内容,在地震勘探中占有重要位置．使用快速模拟退火算法(FSA)进行波阻抗反演,能避免目标函数值陷入局部极值区并可获得全局最优解、因此,用快速模拟退火算法进行波阻抗反演,并通过理论模型试算和实际资料的反演验证了该算法的应用效果．结果表明,FSA反演结果不依赖于初值,FSA收敛速度比常规模拟退火算法(SA)收敛速度更快．井点处的波阻抗反演结果与测井数据基本吻合．     

用神经网络新方法求解图的最大独立集问题

在Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络优化方法的基础上,根据模拟退炎算法逃离局部最优解的原理,提出了一种神经网络计算的新方法,并用这种方法求解图的最大独立集问题。结果表明,该方法获得最优解比Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络优化算法获得的解要好,且所需时间比模拟退火算法少得多。     

基于模型分块交叉移动的学习型模拟退火算法地震反演

针对地震非线性反演问题,提出一种基于模型分块交叉移动的学习型模拟退火的全局优化地震反演方法.其步骤为:首先,在模拟退火算法及粒子群算法基础上,在算法模型扰动项里面加入1个向目标优化的方向移动的学习项;其次,针对地震反演模型数量多及地震记录为褶积形式的特点,采用模型分块交叉移动的方法来实施模拟退火反演,给出模型分块交叉移动的学习型模拟退火算法流程.研究结果表明:该方法具有收敛速度快、精度高、实现简单、高效的特点,可以用于其他多维多极值的目标函数反演.     

热传导方程稳恒源项识别的模拟退火算法

给出了利用模拟退火算法求解热传导方程稳恒源项识别的一种新方法.该方法把源项识别反问题转化为优化问题,用模拟退火算法求解.通过数值模拟对本算法的可行性和有效性进行了验证,结果表明,此法是可行的、有效的,并且具有较高的精度.     

模拟退火聚类算法在结构面产状分组中的应用

鉴于以往的结构面产状分组方法常存在算法复杂、聚类精度差及分组效率低的不足,提出了一种新型的融合模拟退火算法及K-means聚类(SAK)的结构面分组算法,该算法简单易实现.利用模拟退火算法的退火原理,对K-means算法聚类的结构面分组结果进行优化,以期克服K-means算法易受初始聚类中心影响的缺陷.计算机模拟生成的结构面数据的分析表明,所提方法相较于传统K-means算法具有明显优势.将该方法应用于重庆市三环高速公路兴隆隧道实测结构面的分组中,并与已有方法进行对比.结果表明:该方法不仅聚类精度高,而且迭代速度也较快,具有较强的工程实用性.     

基于随机生成树的配电网重构模拟退火算法

提出了一种基于实数编码方式的配电网重构模拟退火算法,即按开关序号的实数编码方式产生随机序列,再利用图论方法产生对应的一棵生成树(一种树状网络结构)．该算法可保证解空间的可行性和完备性．对算法的邻域结构的确定进行了分析．给出的算例表明该算法求解快速,简单有效。     

应用于蛋白质折叠模拟的三种新蒙特卡罗方法的比较

新蒙特卡罗方法是一类随机算法的统称．这类算法已被应用于蛋白质折叠的模拟计算，并取得了较好的结果．该文将并行回火与遗传算法的混合算法、群体模拟退火方法以及群体模拟退火方法与遗传算法的混合算法这3种改进的蒙特卡罗方法应用到蛋白质折叠模拟计算，并就二维网格模型比较了这3种方法搜索最小能量构象的能力以及计算了得到最小能量构象所花费的时间．计算机模拟计算的结果表明，3种方法对于短序列蛋白质折叠结构的预测都较为有效，而群体模拟退火方法与遗传算法的混合算法则比其它两种算法所花费的计算时间要少，也就更为有效．     

模拟退火法在电机全局优化设计中的应用研究

应用全局优化方法－模拟退火法于单相电机的优化设计，这种方法结构简洁，对初始点的依赖性不强，问题的维数也不受限制，对两个算例和五台电机优化计算表明，该方法能够有效求了同全局最小点或近似全局最小点，优化效果明显。     

基于模拟退火的网络蜘蛛性能分析与系统实现

在分析传统网络蜘蛛搜索机制特点的基础上，将模拟退火机制引入网络蜘蛛的链接选择策略，提出了一种基于模拟退火机制的启发式网络蜘蛛搜索算法．设计并实现了一个计算机相关论文搜索引擎网络蜘蛛系统．针对国外4所著名大学计算机系网站中计算机论文资源的搜索实验表明，新算法可以有效提高搜索效率．     

基于模拟退火机制的网络蜘蛛搜索策略

在分析传统网络蜘蛛搜索机制特点的基础上，将模拟退火机制引入网络蜘蛛的链接选择策略。提出了一种基于模拟退火机制的启发式网络蜘蛛搜索算法。针对国外四所著名大学计算机系网站中计算机论文资源的搜索实验表明，新算法可以有效提高搜索效率。     

模拟退火神经网络模型在地下水质评价中应用

采用模拟退火算法与神经网络相结合的方法建立了地下水水质评价的SA-BP神经网络模型,并对阜新新邱露天煤矿地下水水质进行了评价.结果表明,模拟退火算法具有快速学习网络权重和全局搜索的超强能力,有效地解决了BP算法的局部收敛的问题.应用此方法评价地下水水质简便可靠,预测精度高,具有通用性和客观性等优点.