和声蛙跳算法在复杂优化问题中的应用研究

和声搜索算法在求解复杂优化问题时,仅仅通过随机的方式产生新元素,搜索过程中新个体的有效性难以持续保证,影响算法的优化性能.针对该问题,将混合蛙跳算法的族群内部局部寻优模块嵌入和声搜索的算法框架中,将和声搜索算法的随机性与混合蛙跳算法的导向性相耦合.定义算法自适应调整参数并以此为基础对两种算法进行动态调用,从而实现两种算法的耦合动态搜索.将改进算法应用于标准测试函数和车辆路径问题的优化,模拟计算结果表明：本文提出的改进算法具有更强的全局搜索能力,得到的解更优,适合用于求解复杂优化问题.     

基于混合蛙跳算法的背包问题求解

混合蛙跳算法(SFLA)是一种全新的后启发式群体进化算法,具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力.背包问题是一个典型的 NP完全问题.首先建立了背包问题基于 0/1规划的数学模型,阐述了混合蛙跳算法的基本理论.针对离散搜索空间,提出了SFLA的改进算法,应用该算法解决了背包问题.在实例上的运行结果表明本文方法的可行性和有效性.     

求解约束优化问题的自适应免疫混合蛙跳算法

针对基本混合蛙跳算法存在收敛速度幔和优化精度低等不足,提出了免疫混合蛙跳算法.将免疫算法的信息处理机制插入到基本混合蛙跳算法中,免疫接种算子可以改善算法的搜索能力,以此引导算法的进程.同时通过自适应机制来维持种群的多样性,使得算法在保持开发与探索平衡的同时提高了收敛精度.通过对13个经典约束优化问题测试函数的仿真实验,表明了自适应免疫混合蛙跳算法在约束优化问题上具有很好的性能.     

模拟退火算法在排课问题中的应用

针对课表问题的具体特点,使用以课程作为排课算法的研究主体的思路,设计了一个模拟退火算法,解决了给定时间问题和不定时间问题的课程表的优化编排问题,并对生成的课表提出更具体的优化目标,通过设计合适的优化函数来实现这些目标,取得了较好的运行效果.     

模拟退火算法在图片优化排版中的应用

图片优化排版是一种特殊的二维下料问题,属于NP-Complete.传统算法只考虑直线切割,不考虑更复杂的套裁方式.本文针对排版问题的特殊性,在几何数据结构上,采用空闲块算法描述复杂的套裁方式;在优化算法上,使用模拟退火算法进行迭代.实践表明,算法的优化效果是令人满意的.     

基于混合蛙跳算法的聚类问题研究

混合蛙跳算法(SFLA)是一种基于子群——种群进化模式的群智能优化算法,通过自身特有的分组算子实现不同解的合理分布,能够有效跳出局部最优;局部位置更新算子只对最差解进行更新,加快了算法的收敛速度。针对传统算法在解决聚类问题时存在聚类精度低和算法收敛速度较慢等缺点,本文提出了运用混合蛙跳算法来解决聚类问题,通过采用基于图像二维空间像素特征提取的方法构造青蛙个体解,设计青蛙进化的目标函数和青蛙位置更新策略,并通过数字,图形等验证了该算法解决聚类问题的有效性.     

基于模拟退火算法的最优控制问题全局优化

参数化后的最优控制问题是一类高维非光滑非线性约束优化问题,传统的非线性规划算法求解时存在着收敛性差、局部收敛等问题。针对上述问题,该文采用多重参数化方法处理最优控制问题,非可微精确罚函数方法处理约束条件,引入了具有良好全局收敛性的模拟退火算法求解参数化后的最优控制问题。典型的时间最优和燃料最优控制问题的求解结果表明：模拟退火算法有着可靠的全局收敛性,优于遗传算法以及序列二次规划等经典优化算法。     

量子混合蛙跳算法求解连续空间优化问题

基于量子理论提出一种量子混合蛙跳算法, 该算法采用量子位的Bloch球面坐标编码个体, 利用量子位在Bloch球面上绕轴旋转的方法更新个体, 通过自适应混沌旋转角度算子提高子群内部局部搜索能力, 采用Hadamard门实现个体变异避免早熟, 有效扩展了解空间的搜索范围. 实验结果表明, 该方法优于普通的混合蛙跳算法、 粒子群算法和遗传算法, 具有较高的优化能力和效率, 更适合高维复杂函数的优化.     

基于文化混洗蛙跳算法求解连续空间优化问题

针对混洗蛙跳算法在求解高维函数时易陷入局部最优解的问题, 提出一种文化混洗蛙跳算法, 利用群体空间和信念空间的个体通过接受函数和影响函数完成 信息交换和全局寻优. 首先, 信念空间个体通过螺旋更新和随机游走的方式在较优个体附近寻找更优个体; 其次, 群体空间的最差个体通过借鉴不同知识平衡局部寻优与全局探索的关系, 进而提高算法的寻优精度并加快收敛速度; 最后, 将该算法与12种智能算法进行寻优对比, 对典型高维基准函数的测试结果表明, 该算法的收敛精度和计算速度均较好.     

基于文化混洗蛙跳算法求解连续空间优化问题

针对混洗蛙跳算法在求解高维函数时易陷入局部最优解的问题, 提出一种文化混洗蛙跳算法, 利用群体空间和信念空间的个体通过接受函数和影响函数完成 信息交换和全局寻优. 首先, 信念空间个体通过螺旋更新和随机游走的方式在较优个体附近寻找更优个体; 其次, 群体空间的最差个体通过借鉴不同知识平衡局部寻优与全局探索的关系, 进而提高算法的寻优精度并加快收敛速度; 最后, 将该算法与12种智能算法进行寻优对比, 对典型高维基准函数的测试结果表明, 该算法的收敛精度和计算速度均较好.     

基于混合蛙跳粒子群算法的 TSP 问题求解

为提高粒子群算法求解TSP(Travelling Salesman Problem)问题的性能, 在算法搜索初期, 将混合蛙跳算法和 粒子群算法相融合, 针对初始粒子群随意性大、 粒子分布不均的问题, 利用混合蛙跳算法的分组策略将种群分 组, 采用改进的蛙跳更新公式优化次优个体, 并抽取各层次个体得到新种群, 从而提高最优个体的获得速度; 在算法后期, 引入3 重交叉策略和基于疏密性的引导变异操作, 解决粒子多样性降低、 易陷入局部最优的问题。 利用改进算法求解 TSP 问题, 并与其他算法进行对比。 结果表明, 改进算法是有效的且性能优于其他算法。     

一种改进的混合蛙跳算法及其在变压器设计中的应用

提出一种求解约束优化问题的自适应混合蛙跳算法.引入移动步长变异算子,通过算法所处迭代阶段的测量值和进步速度自适应调整移动步长.3种典型直径的变压器铁心柱截面优化设计仿真结果表明,该算法具有更强的全局搜索能力,达到了增大截面积、节省生产材料、降低运行损耗的目的.     

一种基于离散蛙跳算法的旅行商问题求解方法

针对旅行商问题,提出了一种新的离散化蛙跳求解算法.新算法借助蛙跳算法优化机理,采用基于城市序列的编码方式和新的个体产生方法扩展了传统蛙跳算法的求解模型,并结合简化邻域搜索算法给出了改进策略.仿真实验表明了所提算法及策略的有效性.     

改进的模拟退火算法在L—J问题中的应用

针对高维连续函数的全局优化问题,笔者将两种确定性局部极小化过程分别引入到模拟退火算法当中,并将该算法应用到Lennard-Jones簇问题中.通过结果比较说明该算法可以提高计算的精度和成功率,并且Hooke-Jeaves方法在处理复杂的函数问题时比单纯形法有效.     

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.     

基于多重网格的模拟退火算法

为了提高模拟退火算法的收敛速度,提出了一种基于多重网格的模拟退火算法（SAM）,用于求解高维函数优化问题,并分析了其收敛性．13个著名的测试函数对SAM算法进行数值实验,结果表明SAM算法具有良好的搜索能力和收敛速度．     

模拟退火算法在求解组合优化问题中的应用研究

文章给出了模拟退火算法求解组合优化问题的实现步骤,并提出了一种相邻状态的产生函数和迭代方案,通过实例计算并分析了模拟退火过程的起始温度、终止温度以及降温速度等参数对优化计算的影响。结果表明,模拟退火算法中各个参数值的选择和设置对运行的结果和效果有较大影响。     

模拟退火算法及其改进

介绍了模拟退火算法的背景、原理和具体实现方法，分析了它的不足之处，讨论了它的改进措施，并进行了仿真实验验证。     

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。     

模拟退火算法优化堆芯设计

在反应堆物理设计中 ,为了展平堆芯功率、提高核燃料利用率和降低运行成本 ,必须对堆芯燃料管理作优化设计。该文着重介绍了模拟退火算法 ,针对优化堆芯物理设计提出了优化目标函数和罚函数 ,采用罚函数处理的方法进行模拟退火算法 ,对 NHR- 2 0 0反应堆作了实例计算 ,使首炉循环末的有效增殖因子 Keff提高了 2 .5 % ,展平了功率分布 ,得到了令人满意的结果