基于改进蚁群算法的智能配电网网格化规划方法研究

为提高智能配电网规划能力,提出一种基于改进蚁群算法的智能配电网网格化规划方法。首先采用分块区域网格规划方法模拟智能配电网网格化参数,根据蚁群个体行为差异性定义节点规划度,再通过模板匹配和寻优得到节点部署模型。然后计算用户侧谐波阻抗实现智能配电网网格化规划过程的参数寻优,提高智能配电网网格化组合能力。在此基础上,建立谐波振荡的调制模型,在实现规划过程抗干扰抑制后,以谐波参数作为约束代价指标,在改进蚁群寻优控制下,实现智能配电网网格化规划设计。仿真实验结果表明:采用该方法实现配电网网格化规划后,配电网的输出稳定性较好,参数融合度水平较高。     

双层过道布置问题的混合整数非线性规划模型及两阶段改进模拟退火算法

结合实际布局活动中,设施在多层空间布置的实际情况,提出了双层过道布置问题,并构建了该问题的混合整数非线性规划（MINLP）模型。针对问题特征,提出了一种改进模拟退火算法,通过采用两阶段改进策略,对退火过程及抽样过程进行改进。该算法以自适应搜索策略替代马氏链搜索长度,并引入记忆功能、回火操作以提高求解质量,通过设置双阈值来提高求解效率。应用所提算法对24个基准算例进行测试,并将其与原模拟退火算法和GUROBI精确方法作对比,验证了所提算法的有效性。     

应用自适应模拟退火和多分辨率搜索实现医学超声图像的拼接

为提高图像拼接的成功率,提出了一种基于自适应模拟退火和多分辨率搜索策略的图像自动拼接新方法。该新算法先自适应地选取配准区域,再以互信息为相似度评价标准,结合自适应模拟退火和多分辨率搜索策略的思想分别进行图像平移和旋转参数的全局优化和局部搜索,最后实现图像的拼接。通过对含噪声数字图像和医学超声图像进行的24次模拟拼接实验表明,该新算法较传统的多分辨率直接搜索法有精度高、速度快和抗噪声能力强的优点。由于结合了模拟退火算法的高精度和多分辨率搜索法的高效率,改进后的图像拼接算法将拼接成功率提高了12.5%,并将运算时间控制在可接受的范围内。     

全局优化算法自适应模拟退火-遗传算法的研究

对模拟退火法和遗传算法作了简要叙述,并深入分析了模拟退火法和遗传算法的寻优特性,指出了模拟退火法存在的不足及遗传算法的优良特性,从而引入了自适应模拟退火-遗传算法,并定性分析了该算法的可行性。     

基于组合优化策略的动车组悬挂参数优化设计

为快速获得改善车辆横向平稳性的最优悬挂参数,提出基于自适应模拟退火算法和非线性序列二次规划算法的组合优化策略对动车组悬挂参数进行优化设计。建立动车组动力学模型,利用最优拉丁超立方抽样方法选取对横向平稳性影响较大的悬挂参数作为设计变量;以横向平稳性为目标函数构建Kriging代理模型,并利用可决系数检验代理模型精度;采用自适应模拟退火算法对代理模型进行全局范围内初步寻优,在初步最优解的基础上采用非线性序列二次规划算法进行局部空间精确求解。研究结果表明,基于Kriging代理模型和组合优化策略的优化效率明显提高,车辆横向平稳性得到显著改善,并且优化前后运行稳定性均满足要求。     

移动机器人全局路径规划的模拟退火-教与学优化算法

提出一种新的基于模拟退火-教与学优化(SA-TLBO)算法的移动机器人全局路径规划方法。进行环境地图建模,通过坐标变换在路径的起点与目标点之间建立新的环境地图;引入模拟退火思想对基本的教与学优化算法进行改进;利用改进的算法对路径目标函数进行优化得到一条全局最优路径。仿真实验结果表明,该方法具有极快的收敛速度和较高的搜索精度,以及较好的全局寻优能力,能有效解决机器人全局路径规划的优化问题。     

遗传模拟退火算法在模型辨识中的应用

针对标准遗传算法在许多问题的解决中出现的早熟现象、局部寻优能力较差的情况．结合了标准遗传算法和模拟退火算法的优点并在编码的时候采用混合编码机制、提出一种改进的遗传模拟退火算法、解决了标准遗传算法在局部寻优差．求解效率差的问题。并用FESTO紧凑型过程控制实验室中的液位控制系统完成算法的验证工作、证明这种方法具有一定的优越性。     

露天矿卡车SA-GA算法实时调度的实现

应用模拟退火算法优化遗传算法实现了露天矿卡车的实时优化调度。首先，针对所建卡车调度模型的单目标、多约束、非线性优化的特点，应用求解此类问题表现优越的遗传算法进行求解。其次，针对遗传算法局部搜索能力不足的特点，应用局部搜素能力强的模拟退火算法对其进行优化并详细阐述了模拟退火算法优化遗传算法的基本思想和算法流程。接着，应用典型的TSP问题对模拟退火优化遗传算法进行了验证。最终，应用Mtlab编程软件编制了基于SA-GA算法的露天矿卡车调度程序，并以实际生产数据进行了实验验证。     

改进模拟退火算法在圆锥滚子轴承优化中的应用

建立了带约束条件的圆锥滚子轴承优化设计数学模型,针对标准SA算法收敛速度缓慢的弱点,通过对标准模拟退火算法的内外循环中加入记忆器来改进算法.应用改进的模拟退火算法对圆锥滚子轴承进行优化设计.通过和标准的模拟退火算法比较,改进的模拟退火算法全局寻优能力比标准算法有了显著提高,能得到满意的优化结果.优化结果对轴承设计具有参考意义.     

基于改进遗传模拟退火算法的刀具准时化配送路径规划

为了解决准时生产下的刀具准时化配送路径规划问题,在对数控车间刀具配送流程进行分析的基础上,建立以工序平均满意度和配送车辆数为优化目标的带模糊预约时间窗的刀具配送路径模型。采用改进遗传模拟退火算法对该模型进行求解,在标准遗传算法的基础上,使用模拟退火算法改进遗传算法的变异算子,通过最佳保存策略和排序选择法结合保护最优个体,并辅以自适应交叉概率。最后,通过具体实例证明了该方法解决刀具准时化配送路径优化问题的有效性与可行性。     

自适应SA-PSO优化的威布尔混合分布参数估计方法及应用

针对采用传统参数估计方法得到的模型拟合误差较大的问题,建立多重威布尔混合分布参数估计的非线性最小二乘模型,并提出基于模拟退火（SA）思想的自适应粒子群（PSO）算法进行求解。在PSO算法优化过程中,采用自适应方法调整惯性权重和加速因子,加快其收敛速度;引入模拟退火机制,根据Metropolis准则确定最优粒子的取舍,改善其全局搜索能力。将该方法应用到某型柴油机喷油器失效分布的参数估计中,并与图解法、基于Levenberg-Marquardt的非线性最小二乘法、标准PSO算法、自适应PSO算法求解的结果进行比较,分析所提方法的优化性能及精度。结果表明,该方法能够有效提高多重威布尔混合分布模型参数估计的精度和效率。     

一种新型混合优化算法在机器人路径规划中的应用

针对模拟退火算法收敛速度慢这一缺点，提出了一种基于模拟退火算法和复合形法相结合的新型混合优化算法，并成功应用于机器人神经网络路径规划中。该算法不仅继承了模拟退火算法能得到全局最优解的优点，又能搜索到理想的下降方向，提高了算法的收敛速度。仿真实验研究表明：这种新型混合优化算法，计算简单，收敛速度快，初值鲁棒性好。     

复杂机械产品优化设计实现方法研究

模拟退火算法以随机搜索为基础，以温度足够高为条件，因此收敛速度极为缓慢。为了适应复杂机械产品优化设计，提出一种修正的单纯形法，并用来改进模拟退火算法。该方法既继承了模拟退火方法能避开陷入局部最优的优点，又能搜索到较理想的下降方向，提高了算法的收敛速度。同时提出优化设计的信息模型，构造优化设计的网络关系图，实现了该算法，并成功地应用于抽油机最优化设计。     

超磁致伸缩执行器位移模型的参数辨识

准确辨识模型参数是提高超磁致伸缩执行器位移控制精度的关键,针对单一算法难以实现对超磁致伸缩磁滞非线性模型参数准确识别的问题,将遗传算法与模拟退火算法融合,首先利用遗传算法的快速搜索能力得到一个较优群体,再利用模拟退火算法的突跳能力对整个群体进行优化调整,并在算法中引入最优保留策略和动态步长搜索方法,提出一种改进的遗传模拟退火算法,并将其应用于对超磁致伸缩执行器位移磁滞非线性模型参数辨识。该算法兼具遗传算法和模拟退火算法的优点,既有较快的收敛速度,又提高了辨识精度和最优解质量。通过试验验证,超磁致伸缩棒伸长量的模型计算结果与测量值符合程度较好,平均相对误差为3.85%,该方法能方便有效地辨识模型参数。     

基于新型蚂蚁算法的传动方案优化设计研究

针对复杂机械产品传动方案的优化设计问题,提出了一种融合模拟退火算法的新型蚂蚁算法.该算法改进了蚂蚁算法中信息素的初值设置和信息素更新模型,探讨了新型蚂蚁算法的融合思想和设计依据,建立了基于新型蚂蚁算法的传动方案的优化设计过程模型.该方法能尽快搜索到较理想的下降方向,提高了蚂蚁算法的收敛速度,同时克服了模拟退火算法要求初始温度足够高,收敛速度缓慢的缺陷.具体应用表明了该方法是可行的.     

考虑自愈功能的配电网多阶段规划方法研究

针对配电网供电可靠性问题,对配电网的多阶段规划方案进行了研究,对自愈控制技术在配电网中的故障前自我监测、发生故障时快速定位、自动恢复供电等功能进行了总结,提出了一种考虑自愈功能的配电网多阶段规划方法,通过遗传算法解决了混合整数非线性问题,并以24节点测试网络为例进行了分析。采用了基于全生命周期成本的规划方案,以总收益最大为目标函数,考虑网络的长短期投资与回报,使规划方案更具经济效益。加入了配电网自愈功能,减少了故障停电时间,降低了停电损失。研究结果表明,含自愈功能的配电网规划方案不仅能提高配电网运行可靠性,且更具经济效益,是一种行之有效的规划方法。     

基于遗传退火算法的复杂产品装配序列规划方法

分析了可行装配序列的推理约束条件,建立了考虑装配体稳定性的优化评价模型。采用带记忆的遗传模拟退火算法进行复杂产品的装配序列规划,并通过大量试验分析确定了算法近优运行参数。最后以8E150ZLC柴油机机油泵为例验证说明该方法是一个行之有效的具有工程实际意义的产品装配序列规划方法。