基于退火蚁群混合算法的裁剪分配优化系统的研究

人工利用服装CAD排料所得马克去分配订单数量时,往往不能达到全局最优,为了解决这一问题从而使得企业在服装生产中进一步节省原料,首先针对生产过程进行建模,通过数学模型发现服装生产分配优化是一个非线性优化,利用混合智能算法对原数学问题进行求解。通过文章最后的数值模拟分析可以看出,和人工分配订单相比,研究的裁剪分配优化系统确实能够在更大范围内寻得最优解,并且原料平均节省达到1.0%以上。     

遗传算法的物流系统路径优化

遗传算法可以很好地解决物流配送路径优化问题。但是由于遗传算法交配算子操作可能会使最好解遗失,所以将遗传算法和模拟退火算法结合来解决这一问题。实验结果表明,用有记忆功能的遗传模拟退火算法求解物流配送路径优化,可以在一定程度上解决上述问题,从而得到较高质量的解。     

基于粒子群优化算法的多目标裁剪优化分配的研究

为解决裁剪优化分配问题,根据分床裁剪实际情况,结合订单信息,以用料成本、利用率、分床裁剪时间为目标,建立多目标优化数学模型。最后采用粒子群优化算法对既定模型进行求解,数据测试结果表明,该模型优化效果较好。     

新型遗传模拟退火算法求解物流配送路径问题

文中提出了将遗传算法和模拟退火算法结合,并加入了记忆装置.根据这种想法设计了一种有记忆功能的遗传模拟退火算法,并进行了试验计算.结果表明用这种有记忆功能的遗传模拟退火算法求解物流配送路径优化问题,可以在一定程度上解决一些问题,从而得到较高质量的解.     

皮革裁切加工算法

给出了用直刀、圆弧刀冲切皮革的加工算法．根据裁切方向和轮廓特点,分别给出两种轨迹计算方式．第一种直接采用等误差逼近计算直刀刀位,第二种则采用等误差、等步长相结合的逼近方式来计算直刀、圆弧刀组合刀位,其间通过在刀具库中搜索合适刀具和绕刀具自身轴心摆转来避免过切．最后用Improved Greedy—opt2算法对冲孔轨迹进行路径优化,给出了加工实例,取得了满意的效果。     

装配机器人加工站位设置混合优化算法

为了降低生产成本,提高生产效率,装配机器人开展加工作业需要优化设置加 工站位以减少机器人数量或机器人转换加工站位的次数。提出一种结合聚类算法与模拟退 火算法的加工站位设置混合优化算法。首先通过聚类算法合并可在相同站位下加工的加工 对象以减小问题规模,然后采用多解并行搜索模拟退火算法优化选择加工全部加工对象所 需的最少加工站位。实际测试表明该算法能够在显著改善优化结果的同时大幅提高算法收 敛的速度。     

解决车辆路径问题的混合模拟退火算法

构造了车辆路径问题的双目标数学模型,据此提出了混合模拟退火算法.该算法主要将模拟退火算法和2-opt优化算法有机地融合,从而使混合后的算法不但具有这两种算法的优点,而且还克服了他们相应的缺点.针对车辆路径问题,重点阐述了混合模拟退火算法的设计思路.实验结果表明,混合模拟退火算法不仅可以取得很好的计算结果,而且还具有收敛速度快等优点.     

机器人路径规划问题的蚁群优化算法

研究了机器人在静态障碍物环境下的路径规则问题,根据问题模型的特性设计了一种蚁群优化求解算法。该算法利用前一轮选择的路径对可行解的信息素进行相应的调整,再按转移概率选择路径,经过多次迭代搜索得出最短路径．已达到对机器人的路径优化。     

长江集装箱多式联运路径优化动态规划算法

考虑不同货流运输需求及其时间窗约束,研究长江集装箱多式联运路径优化问题,以运输总费用最小为目标构建数学模型,提出基于深度优先遍历的两阶段多式联运路径优化动态规划算法.第一阶段通过网络遍历提供所有货流可行路径方案集,作为第二阶段的输入完成多式联运路径优化.算例研究结果表明,动态规划算法可实现模型有效求解,适当调整时间窗约束或班次信息可降低多式联运费用.     

基于优化蚁群算法的机器人路径规划

研究机器人导航中的路径规划问题,运用栅格法和图论思想建立环境模型,在该模型中通过蚁群算法进行路径寻优,提出用遗传算法的思想改进已有蚁群算法,即GAA算法。仿真实验结果表明,该算法能有效地提高机器人的路径搜索速度及路径优化、路径平滑等方面的指标。     

用混合遗传算法进行工程智能优化的方法研究

智能优化是从诸多新兴学科衍生出来的前沿科学,遗传算法是智能优化的重要工具之一。该文针对遗传算法存在的不足,用混合遗传算法解决了工程智能优化问题,弥补了遗传算法存在的缺陷,在工程实践中证明了混合遗传算法在性能和质量方面的优越性。     

基于差分及模拟退火的混合粒子群算法

粒群算法是一种新型的群体进化计算方法,已经在一些工程领域得到了广泛的应用,本文鉴于该算法存在收敛速度较慢,易陷入局部极值的缺点,提出一种基于差分及模拟退火的混合粒子群算法。通过对三种进化算法各自优势的分析与结合,得到一种改进的粒子群算法。     

PSOSA混合优化策略

本文提出了一种微粒群算法与模拟退火算法相结合的混合优化方法，该方法在群体进化的每一代中，首先通过微粒群算法的进化方法来控制微粒的飞行方向，然后利用模拟退火算法来拓展其搜索领域。这样既可以利用微粒群算法的收敛快速性，又可以利用模拟退火算法的全局收敛性。本文还证明了该混合优化方法依概率1收敛于全局最优解。仿
真结果表明，在搜索空间维数增大时，该方法的全局收敛性明显优于基本微粒群算法。     

多种群退火贪婪混合遗传算法

遗传算法是应用比较广泛的一种随机优化算法,遗传算法的收敛速度与问题解的质量是影响算法寻优性能的一对主要矛盾。为了提高遗传算法的性能,论文通过将局部搜索能力较强的贪婪算法引入遗传算法,并且同模拟退火和多种群并行遗传进化思想有机结合起来的方法,提出了一个改进型的算法——多种群退火贪婪混合遗传算法(MultigroupAnnealingGreedyHybridGeneticAlgorithm,简称MAGHGA)。仿真结果表明,该算法避免了在遗传算法中存在的早熟收敛问题,增强了算法的全局收敛性,同时也有效地提高了算法的收敛速度。     

混合SPMD模拟退火算法及其应用

模拟退火算法由于有很好的数学特性－以概率1收敛于全局最优值,再加上其算法本身与特定的问题无关,因此被广泛地用于各种组合优化问题。但是,模拟退火算法又具有收敛速度慢,执行时间长,算法性能与初始值有关及参数敏感等特点,使得它在不少应用中成为一种低效甚至是不可行的算法。文中提出一种混合SPMD模拟退火算法,在克服经典模拟退火算法内在串行性的同时,进一步和下山法结合起来,并综合多种优化方法,在一定的处理机规模内取得了可扩展和并行效果,显著提高了算法的收敛速度,克服了算法性能对初始值和参数选择的过分依赖,在提高算法性能的同时,方便了算法的使用。该算法已在一个机群系统THNPSC－1上得以实现,并在材料科学的一个定量电子晶体学研究问题中得到应用,降低了该问题的求解时间,提高了求解质量。     

物化视图选择的一种两阶段优化算法

物化视图是数据仓库中提高查询效率的有效方法,物化视图选择问题是数据仓库设计时期最重要的决定之一。通过研究和实验,提出了一种结合迭代改进算法和模拟退火算法的两阶段优化算法,用于解决物化视图的选择。理论分析和实验结果表明,该算法有效地解决了传统模拟退火算法收敛过慢的缺点,并且其解的质量逼近经典贪婪算法。     

基于混合遗传算法的炮兵火力优化配置研究

现代战争条件下,如何使炮兵火力打击在当前一体化联合作战中发挥作用,使炮兵的作战效能最大化一直是关注的重点。在遗传操作中嵌入模拟退火算子．有效地结合了遗传算法隐合并行与模拟退火算法全局寻优的特点,对炮兵火力配置进行了分析研究。模拟结果表明此算法既具有较快的收敛速度,又能够收敛到最优解。     

一种基于冷链低碳物流路径的混合优化算法

冷链物流运输路径优化问题是国内外学者近几年研究的一个热点问题.首先分析了冷链物流运输的特点和需求,并且提出了考虑综合代价、带硬时间窗和容量约束的单物流中心车辆路径优化模型,其中综合代价包括固定代价、车辆运输代价、货损代价、制冷代价、时间惩罚代价和碳排放代价.车辆路径规划问题是一个NP问题,需要使用智能优化算法对解空间进...     

一种函数优化问题的混合遗传算法

将传统的局部搜索算法和遗传算法相结合,可以较好地解决遗传算法在达到全局最优解前收敛慢的问题.文章给出一种结合可变多面体法和正交遗传算法的混合算法.实验表明,它通过对问题的解空间交替进行全局和局部搜索,能更有效地求解函数优化问题.