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。     

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。     

基于粒子群与模拟退火算法的板材优化下料

提出一种用于处理板材下料问题的粒子群与模拟退火混合算法。同时,在把下料模式转化为实际设计时,提出了一种类似于Bottom Left（BL）算法的转换方法。模拟实验结果表明这种混合方法的性能明显优于粒子群算法。     

模拟退火算法在全局查询优化中的应用

在分布式环境下,全局查询的代价函数空间形状包含了很多局部最小状态,需要多次局部最优化才可以找到全局最小状态。模拟退火算法是目前发展较快的智能优化算法,是一种以概率l收敛于全局最优解的全局优化算法。文中讨论了全局查询优化的过程以及模拟退火算法在全局查询优化中的应用,并对算法进行了一些改进。     

模拟退火算法在全局查询优化中的应用

在分布式环境下，全局查询的代价函数空间形状包含了很多局部最小状态，需要多次局部最优化才可以找到全局最小状态。模拟退火算法是目前发展较快的智能优化算法，是一种以概率l收敛于全局最优解的全局优化算法。文中讨论了全局查询优化的过程以及模拟退火算法在全局查询优化中的应用，并对算法进行了一些改进。     

模拟退火算法及其改进算法的研究

本文主要研究传统模拟退火算法以及改进算法的思想,在文中分别对各个改进算法给出了实验对比数据,更好证明了改进算法的有效性;在最后讨论了模拟退火算法的优缺点,并在对改进算法的分析研究的基础上归纳给出模拟退火算法可行的改进方向。     

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。     

改进的混合遗传模拟退火算法及其在组合优化中的应用研究

本文分析了遗传算法和模拟退火算法的优缺点,提出了一种混合遗传模拟退火MGASA算法,对其进行了优化操作,并将该算法应用于组合优化中TSP问题的解决.经实验验证,MGASA算法优于普通的GA和SA算法.     

模拟退火算法在电火花加工中的应用

本文提出了一种加工复杂构型整体涡轮通道的创新思路 ,首先建立了电极成形运动的优化模型 ,接着提出了求解这一类优化问题的模拟退火算法 ,并运用实例验证了所提出的这一创新思想及求解算法的可行性及有效性     

改进模拟退火算法在TSP中的应用

为了有效优化旅行商问题(TSP)的旅行路径,通过分析传统模拟退火算法的优缺性,提出了一种改进扰动机制并结合分支定界的模拟退火算法。为了弥补模拟退火(SA)算法对初始解的依赖性,该算法首先通过分支定界产生一个较优的初始解,通过对SA温度参数和扰动机制的的有效控制,进行全局优化。采用TSPLIB中的标准库文件验证,测试的数据显示改进的SA算法和传统算法相比较,在针对此类问题的求解上有着良好的性能。     

一种求解圆形Packing问题的模拟退火算法?

为求解矩形区域内的圆形Packing问题,提出一种启发式模拟退火算法。寻求多个圆在一个矩形区域内的优良布局,使这些圆两两互不嵌入地放置。算法从任一初始构形出发,采用模拟退火(SA)算法进行全局寻优,在SA执行过程中,应用基于自适应步长的梯度法进行局部搜索,同时介绍一些启发式策略。对2组共20个算例进行实算测试,计算结果证明了该算法的有效性。     

求解蛋白质结构问题的改进模拟退火算法

将模拟退火(SA）思想用于求解蛋白质结构预测问题,并在此基础上提出了两个提高解的质量和加快收敛速度的改进策略,计算结果表明改进后的SA算法的计算效率优于目前常用的遗传算法和Monte Carlo方法。     

带静不平衡约束的正交矩形布局问题的启发式模拟退火算法*

以卫星舱布局为背景,研究一类带静不平衡约束的正交矩形布局问题.借鉴拟物策略,定义矩形与矩形、矩形与圆形容器之间的嵌入度计算公式,将该问题转变为无约束的优化问题.通过将启发式格局更新策略、基于梯度法的局部搜索机制与具有全局优化功能的模拟退火算法相结合,提出一种求解带静不平衡约束的正交矩形布局问题的启发式模拟退火算法.算法中的启发式格局更新策略产生新格局和跳坑,梯度法搜索新格局附近能量更低的格局.另外,在布局优化过程中,通过在挤压弹性势能的基础上增加静不平衡量惩罚项,并采用质心平移的方法,使布局系统的静不平衡量达到约束要求.实验表明,文中算法是一种解决带静不平衡约束的正交矩形布局问题的有效算法.     

基于遗传算法和模拟退火算法的布局问题研究

文章在介绍遗传算法和模拟退火算法的基本理论及主要特点的基础上,提出了一个基于遗传算法和模拟退火算法的求解布局问题(矩形件排样优化)算法,并通过算例验证了该算法的有效性。     

求解多峰函数问题的模拟退火算法

论文提出了一种与演化算法群体搜索技术相结合的模拟退火算法(SimulatedAnnealingAlgorithmbasedonIn-dividuals,以下简记为ISA)。与传统的模拟退火算法(SimulatedAnnealing,以下简记为SA)不同的是它由多个个体在搜索空间里同时搜索,个体与个体之间没有信息交换,在遗传算子的作用下每个个体各自朝着适应值高的方向迅速演化,因而只要初始群体是均匀、随机地分布在搜索空间里并且个体数目适当多,算法最终都能找到多峰函数的所有峰值点。     

武器-目标分配问题的模拟退火算法

武器-目标分配(WeaponTargetAssignment)问题是一个典型的优化问题,模拟退火算法是求解此问题的一种有效方法。文章采用模拟退火算法对WTA问题进行求解,通过实验得到了理想的仿真结果。     

基于模拟退火算法的旅行商问题的实现

旅行商问题TSP是一类典型的NP完全问题．围绕着这个问题有各种不同的求解方法,已有的算法例如动态规划法、分支限界法、回溯法等,这些精确式方法都是指数级的,根本无法解决目前的实际问题．贪心法是近似方法．无法达到比较满意的近似比。常用的遗传算法也是求解这类问题的常用方法之一。由于该问题的解是一种特殊的序列．所以遗传算法在求解该问题时的性能也并不理想。模拟退火算法具有描述简单、使用灵活、运用广泛、运行效率高和较少受到初始条件约束等优点．是解决旅行商问题的一种很好的算法。     

基于改进遗传模拟退火算法的WSN路径优化算法*

为了更好地解决无线传感器网络（WSN）数据传输的路径优化问题,降低数据传输的能量消耗,提出了一种基于改进遗传模拟退火算法（SAGA）的WSN路径优化算法。首先根据优化目标建立数学模型,然后设计了种群的编码方式,并对遗传算法中的适应度函数、交叉算子、变异算子进行改进,使算法能够更加有效地避免陷入局部搜索;接着根据旧种群和新种群每个对应个体的不同进化程度提出了一种新的Metropolis准则,使模拟退火算法的跳变更具有规律性。实验结果显示：与其它路径优化算法相比,该算法不仅能生成更节能的数据传输路径,而且优化时间也大大降低。所以该算法是一种高效的路径优化算法。     

蚁群模拟退火算法在测试用例约简中的应用

参数的成对组合覆盖测试技术是软件测试中有效的测试方法之一。该文将模拟退火思想引入蚁群算法,组成新的混合算法,即蚁群模拟退火混合算法(ASA),应用在组合测试用例的约简过程中。按照测试的特殊需求进行多种建模尝试,通过仿真实验对算法涉及的参数进行研究,实验验证了ASA 算法对测试用例集的约简作用是有效的。