基于混合模拟退火算法的多约束装箱问题研究

文章针对现实中在实际多种约束条件下存在的三维装箱问题,考虑在多种现实约束条件下,建立一个装箱模型。该模型通过启发式算法得到一个初始解,再根据模拟退火法得到最优解,利用标准抽样对最优解进行多次测试,得到符合实际情况的最优解,提高空间利用率,从而实现利润最大化。最后,以一个具体的例子进行测试,计算结果表明在约束条件下装箱问题的解决方案可行性较强。     

基于改进粒子群算法的热工温度模型辨识

将细菌趋化、混沌搜索和模拟退火思想引入标准粒子群算法中,对比分析了细菌趋化粒子群算法、混沌模拟退火粒子群算法和模拟退火粒子群算法的辨识结果,探讨了改进算法的工程应用性问题,并将改进算法应用于单入单出的实验室锅炉温度和多入单出的超超临界锅炉主蒸汽温度模型的辨识中。辨识结果表明:细菌趋化粒子群算法可以很好地反映对象的动态特性,提高了辨识精度,缩短了辨识时间,改进了辨识效果。     

不同优化算法在工程实际中的主要特点及优势

算法取代工程师的人工调试工作一直是一个比较热门的结构设计研究方向,但未大量应用于工程实际。主要介绍了实际工程中,利用结构设计行业内出现的新变量,如更高效的优化算法、编程能力在新一代结构设计从业人员中的普及、国内一线设计软件逐步开放程序控制接口等,针对不同工程实际问题采用不同算法进行设计的实际案例;并介绍了采用算法设计的优势,如在超高层设计中采用了响应面算法优化型钢用量,在大跨度天幕设计中采用模拟退火算法进行曲线找形,在桩基设计中通过对桩布置进行参数化快速设计更新。通过这些案例笔者认为结构设计行业推广算法设计的条件已基本具备。     

遗传支持向量机在液压泵轴承故障的预测与应用

为了能够提高液压泵轴承故障预测的效率,深入地研究了支持向量机在液压泵轴承故障诊断中的预测和应用。提出了遗传模拟退火算法优化的最小二乘支持向量机预测模型,并分别对最小二乘支持向量机和遗传模拟退火算法进行了描述,给出了优化预测模型。通过实例研究,结果表明该方法具有较高的预测精度。     

模拟退火算法在海上地震勘探航线优化设计中的应用

针对海上拖缆法地震勘探中采集航线及施工路径的优化设计问题,本文提出一种能进行整体搜索和全局最优计算的模拟退火算法(SA)。在沿航线进行的采集作业中,以航线路径长度类推采集成本,应用该算法可有效缩短勘探船在海上数据采集过程中的冗余航程,节省采集作业成本,提高施工效率。     

多泵浦宽带拉曼光纤放大器优化设计的研究

文章以多泵浦拉曼光纤放大器的增益平坦度为切入点,分析了影响多泵浦FRA的增益平坦性的因素,罗列了几种不同的优化算法并着重介绍了遗传算法.研究表明,使用遗传算法优化宽带拉曼放大器是可行的.另外,使用的泵浦个数越多,所得平坦增益带宽越宽.但是,泵浦个数越多,成本也越高,计算量也越大.因此,我们要根据具体要求,选择合适的泵浦...     

基于数据挖掘的蒸汽吞吐井注采参数优化设计

针对高升油田高3块蒸汽吞吐开发效果越来越差,基于高3块稠油油藏地质条件和蒸汽吞吐开发生产动态资料,运用灰色关联分析方法对影响蒸汽吞吐周期产油量的7个主要因素进行敏感性分析,敏感程度由大到小依次为油层厚度、周期数、周期注汽量、注汽压力、注汽温度、注汽干度、焖井时间;运用多元二次逐步回归方法,建立了周期产油量与7个主要因素...     

基于SAGA的通信抗干扰决策引擎

为使抗干扰通信系统能够更好地实现参数自适应调整功能,在传统频率、功率自适应的基础上研究频率、功率、信道编码码率、调制方式四种参数的自适应。设计了一种基于模拟退火遗传算法（SAGA,Simulated Annealing Genetic Algorithm）的通信抗干扰决策引擎,并给出了该算法计算流程。在六种不同模式下对算法性能进行了仿真分析,结果表明,该算法能够实现决策引擎参数的自适应选择,并且提高了标准遗传算法的收敛速度,增强了标准遗传算法的爬山能力。     

基于改进模拟退火的遗传算法求解0-1背包问题

引入改进的模拟退火思想来改进遗传算法.本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.运用本算法求解不同种群规模的0-1背包问题,数值试验结果表明,算法既具有较快的收敛速度,又能够收敛到最优解,优于遗传算法和模拟退火算法.     

基于SA的PSO自动化仓库拣选作业路径优化方法

自动化立体仓库是现代化大生产的必然产物,立体仓库制造业是我国新兴的高科技产业.本文分析自动化立体仓库拣挑算法的路径优化问题,提出基于模拟退火的粒子算群算法,求解拣选作业路径优化问题,得到了较好的效果.