基于多信号干扰的无线电台频率指配算法

为解决无线电台通信中互扰问题,对无线电台频率指配问题进行了研究。针对无线电台组网应用的特殊性,分析了无线电台通信网干扰产生原因,设计了更符合实际的基于多信号干扰的频率指配模型。在此基础上,将遗传算法和模拟退火算法结合,设计了基于模拟遗传退火的频率指配算法,并将其应用到实际的无线电台通信网中。仿真表明该算法具有全局寻优能力强,收敛性能好的特点。     

利用整合区域特性约束提高孔隙率模拟精度

本文将空间结构变化的要求与动态资料确定的储量共同作为约束,建立了包含两个约束条件的目标函数, 应用模拟退火算法对孔隙率的空间分布进行预测。在实现过程中,通过初始控制参数的给定及目标函数修改提高了运算效率。由于目标函数有效地整合了静、动态信息,从而降低了模拟结果的不确定性．提高了模拟的精度。合成数据及实际数据的模拟试验表明,整合区域特性约束不仅提高了孔隙率模拟精度,而且算法收敛快、稳定性高。     

证券组合的快车道问题研究

本文建立了新的证券组合最优控制模型，分析了证券市场长期投资过程中证券组合的快车道问题；提出了隐式规划的模拟退火方法，进行了快车道的仿真，这对于证券市场长期稳定运行和投资具有实际意义。     

改进的模拟退火算法在搜索边坡最危险滑裂面中的应用

本文首先对模拟退火算法进行改进，将遗传算法的群体、交叉、变异等概念引入其中，使得它能从多个初始点开始并行寻优，能以较快的速度找到全局最优解。然后基于有限元应力场，应用改进的模拟退火算法建立边坡任意形状最危险滑裂面及相应最小安全系数的全局优化搜索方法。通过典型算例分析，证明应用改进的模拟退火算法搜索边坡最危险滑动面是可行和高效的。     

基于遗传算法的BP网络在导弹武器系统元器件贮存可靠性预测中的应用

针对目前BP神经网络在应用中,网络结构难以确定以及网络极易陷入局部解问题,用遗传算法优化神经网络的连接权和网络结构,并在遗传进化过程中引入交叉概率和变异概率与个体的适度值相联系,改进了操作算子,而且在交叉操作后又引入模拟退火机制,提高遗传算法的局部搜索能力.建立了基于改进遗传算法的BP网络贮存可靠性预测模型,并以某型导弹武器系统的元器件进行实例分析,计算结果表明,该方法预测的准确性高,且预测结果稳定.     

一类Boltzmann & Darwin混合寻优策略的收敛特性研究

基于文［１］提出的求解组合最优化问题的Ｂｏｌｔｚｍａｎｎ＆Ｄａｒｗｉｎ混合寻优策略，本文进一步分析研究了Ｂｏｌｔｚｍａｎｎ＆Ｄａｒｗｉｎ混合寻优策略非时齐情形下的收敛特性，包括全局收敛性和收敛速度。结果表明，Ｂｏｌｔｚｍａｎｎ＆Ｄａｒｗｉｎ混合寻优策略的收敛特性优于模拟退火（ｓｉｍ－ｕｌａｔｅｄ ａｎｎｅａｌｉｎｇ）方法的收敛特性。     

SAR图像组合分割算法

由于存在乘性斑点噪声的影响,给SAR图像分割造成很大困难,本文研究利用最大似然区域增长分割算法,提出区域增长前引入自适应边缘检测,图像分割性能获得较大提高.介绍了我们研究的分割性能优异的模拟退火分割算法,提出了分割性能接近模拟退火并且在SAR图像分割中比较实用的模拟退火和最大似然混合分割算法,并给出了这些分割算法的分割性能比较,以及在实际分割SAR图像时应当如何选择分割算法.     

用Boltzmann网络解任务安排问题

本文提出了一种解任务安排问题的Ｂｏｌｔｚｍａｎｎ网络算法，已在Ｔｒａｎｓｐｕｔｅｒ多处理机系统上并行模拟实现，该算法具有优化程度高，运算速度快等特点．     

模拟退火算法用于蒸汽吞吐井生产能力的预测

模拟退火算法是一种利用统计力学观点求解优化问题全局最优解的方法,是目前解决优化问题的一种比较先进的方法。本文应用模拟退火算法对蒸汽吞吐注采参数进行优化设计,并确定出了6个吞吐周期的最优周期产油量和周期注蒸汽量,较实际周期产油量和实际周期注汽量均有明显增加。将各周期的优化累积产油量和优化累积注汽量画在累积产油量与累积注汽量的双对数坐标中,得出累积注汽量和累积采油量关系曲线(简称注采关系曲线)。将该注采关系曲线外推估算了该井未来周期的累积产油量和累积注汽量,从而达到对蒸汽吞吐井生产能力的预测。     

基于栅格法-模拟退火法的机器人路径规划

路径规划是机器人技术中的重要组成部分,分全局路径规划和局部路径规划。本文将栅格法与模拟退火法结合,采用栅格法表示环境信息。局部路径规划主要基于模拟退火法,使路径跳出局部极小点,到达目标位置。