求解装卸混合车辆路径问题的模拟退火遗传算法

提出一种改进的模拟退火遗传算法来求解装卸混合车辆路径问题;通过使用模拟退火变异策略来增强遗传算法的局部搜索能力,从而改善遗传算法的早熟问题,使算法有能力避免陷入局部极值而快速收敛于全局最优解;仿真实验结果表明了所提算法求解装卸混合车辆路径问题的有效性与适用性。     

遗传模拟退火算法在组播路由选择中的应用

本文研究基于带宽、时延及时延抖动约束最小代价的QoS组播路由优化算法.针对遗传算法在求解多目标优化问题时局部搜索能力弱、易早熟的缺陷,提出了一种基于遗传算法和模拟退火算法混合策略的多目标优化方法.该算法采用树结构编码机制和改进的交叉和变异算子,利用模拟退火算法在可行解范围内构造邻域解集,采用种群早熟评价函数进行局部细化...     

基于模拟退火的服务质量路由算法

作为下一代互联网的核心问题之一,多约束的服务质量路由(QoSR)用来寻找一条同时满足多个约束条件的可行路径.然而,该问题具有NP完全的复杂度.将模拟退火引入多约束QoSR计算中,首先使用非线性能量函数将多个QoS度量转化成单一能量,然后基于模拟退火的方式求解最小能量路径.首先概述了模拟退火的方法,分析了在QoSR中应用模拟退火所面临的关键问题以及解决方案,然后给出了SA_MCP算法及其复杂性分析.实验结果表明,该算法具有很高的性能,同时对网络规模和约束个数都具有很好的扩展性,对QoS约束的分布状况也不敏感.此外,只要大部分QoS约束存在可行路径,算法的实际运行时间约为O(k(m+nlogn)),即传统Dijkstra算法的k倍(k为约束个数).     

基于遗传模拟退火算法的QoS组播路由算法

提出了一种基于遗传模拟退火算法的带宽、时延和时延抖动约束费用最小的组播路由选择方法，该方法针对遗传算法的局限性，采用基于备选路径集的整数队列编码机制，对适应度函数进行了调整，改进了交叉和变异操作，结合了模拟退火算法。实验表明，该算法能够有效地提高收敛速度、避免早熟收敛、满足多媒体网络对相应QoS的需求。     

基于模拟退火算法的能耗均衡多跳路由方案

针对传感器网络聚类间能耗负载不均衡和传统拓扑方案连通冗余度过高等问题,提出一种基于模拟退火算法的聚类间的多跳路由方案。在聚类首领至基站的路由选择上,改变传统的一跳路由至多跳路由,基于首领节点的度约束和能耗代价,为每一个首领节点均衡地选择下一跳路由,避免“能量热点”问题。实验结果表明,与LEACH、EECS协议相比,该方案所获拓扑能均衡各聚类的能耗负载,降低网络整体功耗,延长传感器网络的生命周期。     

新型遗传模拟退火算法求解带VRPTW问题

为了克服现有遗传算法不能有效求解时间窗车辆路径问题的缺陷,提出了一种由遗传算法结合模拟退火算法的混合算法求解该问题,并与遗传算法进行了比较。该算法利用了模拟退火算法具有较强的局部搜索能力的特性,有效地克服了传统遗传算法的“早熟收敛”问题。实验结果表明,该算法具有计算效率高、收敛速度快和求解质量优的特点,是解决车辆路径问题的有效方法。     

基于模拟退火的QoS路由算法

针对服务质量(Quality of Service,QoS)路由问题的特点。提出了一种模拟退火算法,采用整数序列状态编码。并结合一种有效的路径变换算子来进行邻域搜索。仿真表明该算法在合理的时间内能以较大的概率找到全局最优解。     

多目标相关性指派问题的模拟退火算法

讨论了一种较复杂的指派问题—多目标相关性指派问题的模型,通过对搜索操作和参数的合理设置,提出一类求解多目标相关性指派问题Pareto最优解的模拟退火算法,并通过实际运算证明该算法是有效的。     

求解SAT问题的退火遗传算法

提出一种将遗传算法与模拟退火算法相结合的SAT问题求解算法SAT-SAGA.该算法以遗传算法流程为主体,并把模拟退火机制融入其中,用以调整优化群体,防止陷入局部最优和出现早熟;在进化过程中算法采用了最优染色体保存策略,防止进化过程的发散.实验表明:该算法在求解速度、成功率和求解问题的规模等方面都有明显的改善.     

求解三维装箱问题的混合模拟退火算法

提出了一个高效求解三维装箱问题(Three Dimensional Container Loading Problem 3D-CLP)的混合模拟退火算法.三维装箱问题要求装载给定箱子集合的一个子集到容器中,使得被装载的箱子总体积最大.文中介绍的混合模拟退火算法基于三个重要算法:(1)复合块生成算法,与传统算法不同的是文中提出的复合块不只包含单一种类的箱子,而是可以在一定的限制条件下包含任意种类的箱子.(2)基础启发式算法,该算法基于块装载,可以按照指定装载序列生成放置方案.(3)模拟退火算法,以复合块生成和基础启发式算法为基础,将装载序列作为可行放置方案的编码,在编码空间中采用模拟退火算法进行搜索以寻找问题的近似最优解.文中采用1500个弱异构和强异构的装箱问题数据对算法进行测试.实验结果表明,混合模拟退火算法的填充率超过了目前已知的优秀算法.     

A Simulated Annealing Approach to the Railroad Freight Transportation Design Problem

The tactical planning to determine the frequency of trains and the routing of freight cars is modeled as an integer piecewise linear programming. The optimization model takes into account the interaction between trains and cars. An algorithm based on simulated annealing has been implemented to solve the model. Computational experience for small and medium networks is presented.     

免疫模拟退火算法求解TSP

文章介绍了免疫学的一些基本理论,然后在模拟退火算法及免疫算法的基础上,提出了一种新的免疫模拟退火算法求解TSP。通过对CHN144以及标准的TSPLIB中的PR1002的数据进行测试,结果表明该算法具有良好的性能。     

基于模拟退火算法和遗传算法的图像降噪研究

文中首先介绍了遗传算法、模拟退火算法以及图像降噪的原理,然后重点论述了基于模拟退火算法和遗传算法的图像降噪方法与试验步骤,最后通过实验仿真论述了这种方法优于简单遗传算法。     

基于模拟退火技术的QDPSO算法

提出了一种基于模拟退火技术的量子空间模型粒子群优化(QDPSO)改进算法，利用模拟退火算法(SA)的搜索能力克服QDPSO算法在寻优过程中早熟的缺点，通过标准测试函数进行性能测试，验证了算法的收敛性和快速性，并和标准PSO及QDPSO进行了比较。仿真结果表明，该算法具有更好的稳定性和收敛性，是一种良好的全局优化方法。     

VB环境下的模拟退火算法求指派问题

模拟退火算法是一种随机搜索算法,可应用于许多前提信息很少的问题,能渐进地收敛于全局最优解。指派问题是组合优化问题中的一种,可用模拟退火算法来解此问题。模拟退火算法解决指派问题时,需要考虑实现此算法的技术问题,例如解的形式,初始温度的计算,邻域的生成方式,解的接受和舍弃,内外循环的中止条件等。在VB编程环境下,实现了该算法的求解过程。实例仿真表明了该方法能够以一定的概率跳出局部最优而实现全局寻优。     

基于模拟退火方法的多级时钟树的构建

在时钟布线中,时钟信号和时钟偏差对电路性能的影响越来越明显。针对传统的时钟网络拓扑生成算法存在的不足,提出了时钟二叉树的“多级”模型并设计了基于模拟退火方法的时钟二叉树形成算法。用该算法对随机测试例子和标准标杆测试例子的测试中发现,较之传统的启发式算法,该算法能产生更好的测试结果。     

一种基于模拟退火方法的多约束QoS组播路由算法

研究了带宽、时延及时延抖动约束最小代价的QoS组播路由问题,提出一种利用模拟退火方法解决该问题的QoS组播路由算法SABDMA。该算法通过选择合适的模拟退火参数迭代求解,以获得满足QoS约束的最小代价组播树。同时,为避免搜索区域的扩大和计算时间的增加,根据时延和时延抖动的关系,提出采用“路径交换”策略在可行解范围内构造邻域集。仿真结果表明该算法具有可行、稳定、收敛快的特点;能根据组播应用对QoS的限制要求,有效地构造代价较低的组播树,具有较强的实时性。     

Single-Row Transformation of Complete Graphs

A complete graph is a fully-connected graph where every node is adjacent to all other nodes in the graph. Very often, many applications in science and engineering are reducible to this type of graph. Hence, a simplified form of a complete graph contributes in providing the solutions to these problems. In this paper, we present a technique for transforming a complete graph into a single-row routing problem. Single-row routing is a classical technique in the VLSI design that is known to be NP-complete. We solved this problem earlier using a method called ESSR, and, the same technique is applied to the present work to transform a complete graph into its single-row routing representation. A parallel computing model is proposed which contributes in making the problem modular and scalable. We also discuss the application of this work on the channel assignment problem in the wireless cellular telephone networks.     

基于模拟退火算法的蛋白质折叠问题求解

论文将模拟退火思想用于蛋白质结构预测问题,并在此基础上提出改进策略,计算结果表明,对于蛋白质折叠问题模拟退火算法是有效的,改进后的模拟退火算法的计算效率优于目前常用的遗传算法和MonteCarlo方法。