求解TSP问题的改进模拟退火算法

通过分析传统模拟退火算法的原理和存在的不足,提出了一个用于求解TSP问题的改进模拟退火算法。新算法增加了记忆当前最好状态的功能以避免遗失当前最优解,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。根据TSP和SA的特征设计了个体邻域搜索方法和高效的计算能量增量方法,加快了算法的运行速度。实验测试的结果表明,新算法比传统的模拟退火算法具有更快的收敛速度和更优的解质量。     

模拟退火蚁群算法求解二次分配问题

提出了一种求解二次分配问题的模拟退火蚁群算法。将模拟退火机制引入蚁群算法,在算法中设定随迭代变化的温度,将蚁群根据信息素矩阵搜索得到的解集作为候选集,根据当前温度按照模拟退火机制由候选集生成更新集,利用更新集更新信息素矩阵,并利用当前最优解对信息素矩阵进行强化。当算法出现停滞对信息素矩阵进行重置。实验表明,该算法有着高的稳定性与收敛速度。     

求解24数码问题的改进遗传退火算法

针对具有巨大搜索解空间的24数码问题,提出了一种基于改进遗传模拟退火算法的求解方法。依据问题特征,设计了个体编码方法、高效的适应度评价函数和遗传操作算子,通过在遗传算法中引入模拟退火的Boltzmann更新机制,克服了传统遗传算法易于过早收敛和易于“卡住”陷入局部极小的问题。仿真实验结果表明,提出的算法能够快速搜索到问题的解,算法对其他组合优化问题也具有应用价值。     

效率异质型员工项目调度算法研究

研究了员工具有异质效率、最小化项目工期的项目调度问题,并建立了相应的整数线性规划模型。为解决此NP-hard问题,提出了基于优先规则的启发式算法,其在每次迭代中根据优先约束和优先规则选择优先任务员工对以分配任务,直至所有任务都完成调度。通过应用启发式算法生成初始调度,选用交换邻域结构和插入邻域结构产生邻域调度,并使用改进的前向递归算法求解目标函数值,构造出混合模拟退火算法。数值实验显示该算法能快速准确地进行寻优。     

模拟退火粒子群优化双目立体测量方法

摄像机标定和三维信息恢复是实现双目立体测量的关键问题。提出了利用模拟退火粒子群优化算法在解空间的搜索能力,求解摄像机标定模型和三维信息恢复模型两个超定方程的方法,讨论了目标函数的建立方式及算法实现步骤。通过实验,分析了该方法求解的绝对误差与相对误差,实验证实了算法的有效性。     

融合Pareto邻域交叉算子的多目标分布估计算法

将分布估计算法用于多目标优化问题,提出一种融合Pareto邻域交叉算子的多目标分布估计算法（MEDAP）。与一般分布估计算法只通过采样方法产生新种群不同,MEDAP算法利用采样和交叉相结合的方法产生新种群,并通过模拟退火技术在线调节尺度因子,以此来控制采样和交叉的贡献量,根据NSGA-II的选择策略选出下一代进化种群。数值实验分为两组,一组选取8个常用测试函数并与NSGA-II、SPEA2、MOPSO三个多目标算法进行比较,数值实验结果表明了MEDAP算法的有效性。另一组与不加Pareto邻域交叉算子的多目标分布估计算法进行比较,数值实验结果验证了Pareto邻域交叉算子的加入提高了算法的性能。     

基于RSSI加权质心和GASA优化的WSN定位算法

针对无线传感器网络节点在自身定位中广泛存在较大的定位误差的问题,提出一种基于RSSI加权质心和GASA优化的无线传感器网络定位算法。该算法假设无线传感器网络中存在一定比例的位置已知的锚节点,利用RSSI加权质心算法计算未知节点与锚节点间的距离,建立以未知节点位置为参数的数学模型,用GASA优化算法计算最优解从而获得未知节点的位置,实现未知节点自身的定位。仿真实验的结果表明,当锚节点个数为30,算法的平均定位误差在10%以内,比RSSI加权质心算法降低了10%~15.5%左右,并且随着节点个数的增加平均定位误差降低。     

模拟退火法在耦合电容器优化设计中的应用

耦合电容器作为线路载波装置及电容式电压互感器的主要组成部分,已在电力系统中被广泛应用。研究如何合理的进行耦合电容器设计,对缩小产品体积、降低成本、提高产品性能是十分必要的。笔者将耦合电容器的设计问题与现代优化方法相结合,应用模拟退火优化策略进行优化设计,改进了产品的设计技术。     

油田配网临时变电站规划的研究

以负荷分散、供电半径大的油田配电网为研究对象,提出一种平面中位法和模拟退火算法相结合的变电站规划方法.分析规划区域的负荷分布,通过直观法近似地给定变电站的初始位置和变电站供电范围的初始值,应用模拟退火算法能跳出局部最优解的特点,对给定变电站位置的供电范围进行全局寻优;最后应用平面单中位方法确定对应其最优供电范围的变电站位置.将供电范围寻优和变电站位置的确定交替进行,直到变电所位置变化很小,收敛得到最优变电站规划方案.算例分析表明,该算法进行配网变电站规划,能快速度得到有实用价值的近似最优规划方案.     

水电站水库调度图的优化方法与应用——基于混合模拟退火遗传算法

按常规方法绘制的水库调度图相对保守,难以达到可靠性与效益的优化组合,使得水库调度图还存在一定的优化空间.提出了一种优化常规调度图的新方法--混合模拟退火遗传算法,以实现水库调度图的计算机程序式自动优化修正.该方法综合了遗传算法的全局搜索能力和模拟退火算法的局部搜索能力,提高了计算精度,避免了手工修正调度图的随意性.通过在实际生产项目中的应用与检验,证明该方法对水电站水库调度图的优化确实可靠,在满足可靠性指标以及水库综合利用要求约束的条件下,取得了可观的经济效益,为水电站实现经济运行提供了一条可行途径.