改进的模拟退火算法在板式家具工业优化下料问题的应用

讨论了如何利用改进的模拟退火算法即单调升温的模拟退火算法求解板式家具生产中的优化下料问题。在对问题进行数学描述的基础上,给出了算法求解的关键步骤和方法;讨论了单调升温模拟退火算法中如何跳出局部最优解,以及升温幅值的确定方法。实例表明该算法优化速度快,效率高,能有效解决大规模矩形件优化下料问题。     

改进的模拟退火算法在板式家具工业优化下料问题中的应用

讨论了如何利用改进的模拟退火算法即单调升温的模拟退火算法求解板式家具生产中的优化下料问题。在对问题进行数学描述的基础上，给出了算法求解的关键步骤和方法；讨论了单调升温模拟退火算法中如何跳出局部最优解，以及升温幅值的确定方法。实例表明该算法优化速度快，效率高，能有效解决大规模矩形件优化下料问题。     

基于改进模拟退火算法的无线传感器布设

对于已被证明是组合优化问题的无线传感器布设而言,模拟退火算法是一种有效的解决方法.在生成无线传感器布设方案的过程中,针对传统模拟退火算法的缺陷,采用了保存当前最优布设方案及灵活设置退火温度的改进算法来生成布设方案,并给出了使用该算法的无线传感器布设方案生成流程及算法伪码.最后通过仿真实验验证了该改进算法在生成无线传感器...     

模拟退火算法的背景与单调升温的模拟退火算法

本文对模拟退火算法进行了分析。给出了一种改进算法－“单调升温的模拟退火算法”。文章对新算法的本质进行了论述，并通过实验对新旧算法进行了比较。     

一种改进的模拟退火算法

讨论了传统模拟退火算法的原理、求解过程,详细地分析了它存在的局限,简单叙述了模拟退火算法中关键参数对该算法性能的影响,并给出了该算法的可行的改进方案.提出了一个改进的模拟退火算法.在该改进算法中,为避免遗失当前最优解,增加了记忆功能,将当前最好的状态记忆下来,从而使得模拟退火算法成为一种智能化算法;设计了一个自适应温度更新函数,并设置双阈值使得在尽量保持最优性的前提下减少计算量.最后用改进前后的两个算法来解决一个非线性寻找组合最优问题,实验证明改进后的模拟退火算法是高效的.     

基于模拟退火算法的改进人工鱼群算法研究

研究人工鱼群算法优化问题,为了改进AFSA优化精度低、运行时间长的问题,借鉴模拟退火算法中的Metropolis判别准则改进了人工鱼的觅食行为,在利用人工鱼全局寻优的同时并利用模拟退火算子实施局部细化,提出了一种改进的人工鱼群优化算法(SA_ IAFSA),保持了AFSA算法简单、易实现的特点,克服了人工鱼漫无目的随机游动以及容易陷入局部最优值的缺点,显著提高了算法的运行效率和求解质量.通过函数和实例进行仿真,结果表明改进算法的可行性和有效性.     

基于一种改进遗传模拟退火算法的TSP求解

快速收敛于全局最优解是遗传算法的一个研究重点.在对遗传算法和模拟退火算法研究的基础上,分析了两种算法各自的优缺点,对已有的遗传模拟退火算法进行了改进.结合遗传算法和模拟退火算法的优点,给出了一种并行的多层搜索结构,提高了算法的效率;同时,在此基础上,提出一种种群早熟评价指标.最后,将此改进算法应用到旅行商问题中,并分别对10个城市和30个城市的旅行商问题进行了仿真,用于验证算法的可行性和快速性.仿真结果表明.改进的遗传模拟退火算法能够较快的收敛于全局最优解.     

遗传模拟退火算法在弹药装载中的应用研究

多约束条件下的弹药装载问题是一个复杂的组合优化问题，属于NP-完全问题，其求解是很困难的。本文在考虑弹药装载中各类约束条件的情况下，将模拟退火算法作了若干改进后，融入遗传算法，提出了一种遗传模拟退火算法来求解弹药装载问题。本文对该算法的遗传算子和冷却进度表进行了详细的阐述，给出了使用该算法求解弹药装载问题的具体实现方法。     

模拟退火算法综述

本文综合介绍模拟退火算法的原理，实现形式，渐近收敛性，应用及其并行策略，对模拟退火算法给出一个简明，全面，客观的综合评价。     

生产车间设备布局线性模型及算法研究

文章分析了线性布局形式的多样性,提出了虚拟环境下生产车间设备布局的线性模型,研究了模拟退火算法的特点,并运用模拟退火算法及其改进算法求解该线性模型,最后给出了一个实例。     

基于粒子群和模拟退火算法的混合算法研究

在标准粒子群优化算法的基础上给出了一种改进策略,利用混沌变量的随机性、遍历性、规律性对粒子群进行初始化选择。同时为了增加粒子多样性又不流失适值较好的粒子,在一定的周期内对所有粒子重新进行有选择的初始化,并对除了种群最优之外对应的所有个体最优变异。计算结果表明,改进的粒子群算法提高了收敛精度和速度,但是个别函数寻优失败。将改进的粒子群算法结合模拟退火算法再次计算了测试函数,结果表明,改进的混合算法可以达到目标函数的全局最优点。     

模拟退火算法综述

】本文综合介绍模拟退火算法的原理、实现形式、渐近收敛性、应用及其并行策略，对模拟退火算法给出一个简明、全面、客观的综合评价     

混沌遗传模拟退火组合算法性能研究

提出了一种混沌遗传模拟退火组合算法.为了提高算法的收敛速度,对遗传算法的适应度进行了拉伸操作,并且对模拟退火算法进行了改进,使其搜索范围随退火温度的降低而缩小.最后通过对4个典型函数的模拟,对算法的性能进行了研究.实验结果表明,该算法能明显改善传统遗传算法的性能,具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速度.     

基于双阈值的具有记忆功能的自适应模拟退火算法

讨论传统模拟退火算法的原理、求解过程,详细分析它存在的局限性,简单叙述模拟退火算法中关键参数对该算法性能的影响,并给出该算法的可行性改进方案。提出一个改进的模拟退火算法。在该改进算法中,为避免遗失当前最优解,增加记忆功能,将当前最好的状态记忆下来,从而使得模拟退火算法成为一种智能化算法;设计一个自适应温度更新函数,并设置双阈值使得在尽量保持最优性的前提下减少计算量。用改进前后的两个算法来解决一个非线性寻找组合最优问题,实验证明改进后的模拟退火算法是高效的。     

一种用于片上网络布图规划的改进模拟退火与粒子群混合算法

智能优化算法作为解决大规模集成电路芯片设计中布图规划问题的经典方法已被研究多年。结合异构三维片上网络布图问题的具体特点,采用B*-tree间接描述布图问题中的解结构,针对模拟退火收敛速度慢、优化效率低的缺点,对搜索策略和概率性的劣向转移作出了改进,并将改进后的模拟退火思想引入粒子群优化算法中,使结合后的算法结合了粒子群并行计算的特点和模拟退火能够实现全局优化的特点。通过仿真实验验证,所提出的该混合改进算法在解决布图问题中要优于传统模拟退火算法。     

模拟退火混沌粒子群算法的盲检测

考虑到基本粒子群算法在初始化时具有盲目性,收敛速度慢,在进化过程中会出现早熟现象.文中给出了MIMO系统的盲均衡模型,在对基本粒子群优化算法的MIMO系统盲检测研究基础上.分别引入了模拟退火机制和混沌机制,据此基础上提出一种改进的算法:基于模拟退火混沌粒子群优化的盲检测算法,并对这几种算法和改进算法的性能进行仿真.仿真结果表明,改进算法具有全局收敛性好、收敛速度快、误码率低的优点,能够很好地解决盲检测盲均衡问题.     

改进模拟退火算法在码组优化中的应用

模拟退火算法是一种重要的软计算方法,在优化算法中发展迅速,它通过对自然界中高温物体逐步降温,自然冷却过程的模拟而提出了对我们现实中非线性问题(NP)全新的解决办法。本文分析了传统模拟退火算法及其不足,提出了改进的模拟退火算法并对二相编码信号进行码组优化。仿真结果证明优化码适合于雷达,通信等领域。     

基于和声退火算法的多维函数优化*

在研究和声搜索对多维函数优化问题的基础上,结合传统的模拟退火算法,提出一种混合优化算法——和声退火算法。该算法改进了和声的搜索机制,选取合理的取值概率HMCR以及动态的微调概率PAR,在和声记忆库内随机搜索,获得较高质量的新和声;然后对新和声执行一次Metropolis算法,从而增强了全局探索能力,减小了陷入局部极小值的机会。仿真实验数据表明,算法明显优于和声搜索和模拟退火算法,具有较高的求解质量和效率。     

基于改进模拟退火算法的移动机器人路径规划

提出了一种新型改进模拟退火算法,对移动机器人路径进行了全局优化。该算法不仅继承了经典模拟退火算法能达到全局最优解的优点,而且其收敛速度远远优于经典模拟退火算法。仿真实验研究表明:这种改进模拟退火算法全局寻优能力强,收敛速度快,显著提高了求解移动机器人全局路径规划的效率。     

快速分解模拟退火算法在全局查询优化中的应用

文章提出了一种基于快速分解模拟退火算法的全局查询优化算法。快速分解模拟退火算法是一种改进的模拟退火算法,它退火时间短,收敛速度快,磁盘I/O开销小。仿真结果表明,该算法在数据集成系统环境中,无论参与查询的关系数目多少,均有较好的查询优化性能。