基于改进模拟退火算法的软硬件划分

软硬件划分是嵌入式系统协同设计中的关键问题,已经被证明是一个NP问题。模拟退火算法是解决该问题常用的启发式算法,但是其存在收敛速度过慢的问题。通过改进算法的扰动模型和退火进度,提出一种新的代价函数计算方法来提高它的收敛速度。实验结果表明,相对于基于经典的模拟退火算法和已有改进的算法,新算法运行时间大大减少,并且增大了找到近似最优解的概率。     

遗传退火算法在软硬件划分中的应用

针对基于IP核的软硬件划分组合问题,提出一种改进的自适应最优保存的遗传退火算法。将最优保存遗传算法和模拟退火算法相结合,把循环策略应用到混合算法中,并在变异概率中引入自适应的概率变化,自适应地保存最优个体,有效地解决了这2种算法的早熟现象和时间问题。仿真实验表明该算法有效地解决了软硬件划分问题,具有较强的搜索和跳出局部最优的能力。     

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.     

改进模拟退火算法在数据挖掘中的应用

数据挖掘的目标是处理大量的数据,从中提取知识.对模拟退火算法进行改进并应用于数据挖掘中.实验证明,在对数据进行聚类分析时算法体现其有效性,可以获得较好的聚类结果.     

一种改进的遗传模拟退火算法在TSP中的实现

从避免算法进入局部极小值、提高解空间的搜索能力的角度出发,提出应用遗传模拟退火算法解决TSP问题,该算法结合了遗传算法和模拟退火算法的优点,并有效地克服了各自的弱点,使其在提高全局最优的速度方面具有明显的优越性.最后给出仿真试验,并证实了该算法优于遗传算法和模拟退火算法.     

一种新的遗传模拟退火算法的软硬件划分方法

针对嵌入式系统软硬件划分问题,在分析遗传算法和模拟退火算法的主要优缺点的基础上,提出了一种新的小生境技术改进的遗传模拟退火算法（NGSA）,在遗传算法中融入模拟退火思想,同时引入小生境技术,保持群体的多样性;并采用Metropolis 法则形成新群体,改善群体的质量。实验结果证明该算法具有很强的爬山能力和全局搜索能力,与遗传算法（GA）和模拟退火算法（SA）相比适应度明显提高。     

改进遗传模拟退火算法在TSP优化中的应用

针对旅行商问题(TSP)优化中,遗传算法(GA)容易陷入局部最优、模拟退火算法(SA)收敛速度慢的问题,提出一种基于改进遗传模拟退火算法(IGSAA)的TSP优化算法.首先根据优化目标建立数学模型;然后对遗传算法部分中的适应度函数、交叉变异算子进行改进,使算法能够更加有效地避免陷入局部最优;最后根据旧种群和新种群每个对应个体的进化程度提出一种改进自适应的Metropolis准则,使模拟退火算法部分的染色体跳变更具有自适应性,利于算法寻优.对不同TSP实例的实验结果表明,与其他路径优化算法优化结果相比,所提出的IGSAA算法能够对不同TSP实例优化得到更优的旅行路径.     

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。     

改进的模拟退火遗传算法在函数优化中的应用

针对模拟退火遗传算法中可能出现的早熟收敛和后期进化较慢问题,提出了多规则选择算子,同时对交叉和变异算子进行了改进,引入了小生境技术解决早熟收敛问题。在此基础上针对函数优化问题设计了改进的模拟退火遗传算法。仿真实验表明,改进的算法在函数优化中,特别是在对多变量函数寻优中,收敛速度和收敛精度都有一定提高。     

基于改进遗传与模拟退火融合的RISP软硬件划分

软硬件划分是可重构指令集处理器在软硬件协同设计中的关键问题,通过对比遗传算法和经典模拟退火算法的优缺点,提出改进遗传算法的适应度函数,同时将Tsallis接受准则引入到经典模拟退火当中;其思路是用遗传算法的结果来制约模拟退火算法产生的随机状态,然后由模拟退火的接受准则以及产生的随机状态函数对遗传算法的种群进行更新,从而找到全局近似最优解;实验结果证明,改进算法与单一遗传算法以及经典模拟退火算法相比,其收敛速度和适应度更好,找到全局近似最优解的概率更大。     

改进型模拟退火算法在设备布局设计中的应用

由于设备布局问题是NP完全问题，它在有限合理的时间内难以求得最优解，因此问题的求解只能依赖于各种启发式方法。文章针对传统的模拟退火算法经常出现迂回搜索，导致搜索效率低，解的质量差这一现象，通过在传统模拟退火算法搜索过程中增加记忆功能，来避免迂回搜索，将改进的模拟退火算法应用于设备布局的研究中，通过实例证明改进的模拟退火算法解的质量有了很大提高。     

改进退火遗传算法在SQL数据挖掘参数优化中的应用

针对SQL数据挖掘在复杂动力学系统故障诊断中的模式分类问题,以决策树参数优化为例,开展SQL数据挖掘分类算法参数优化研究。目前数据挖掘中的各类算法参数往往根据经验值设定,预测精度不高;只用遗传算法进行参数优化,分类预测结果容易发生振荡和早熟现象。采用改进的退火遗传算法对SQL数据挖掘中的决策树算法参数进行优化,解决了人工经验设置参数效率低下、精度不高的问题,同时实现了全局搜索,快速收敛到全局最优解。     

求解TSP的改进模拟退火算法

利用模拟退火算法给出了求解旅行商问题的一种新方法.在模拟退火算法的基本原理基础上,针对解变换只交换两个城市而容易落入局部最优解的缺点,提出了在解变换产生新解的过程中,采用逆转操作的改进方法.这使得迭代过程突破局部最优圈,然后跳到另一个搜索空间.这样能够使其更具多样性,改善了模拟退火算法的局部搜索能力.并将其应用于求解旅行商问题,显著改善了它局部寻优的能力.在几个公共测试数据集上的结果表明,算法稳定可行,在求解组合优化问题方面,具有良好的性能.     

基于GA-SA混合算法的VLSI门阵列布局设计

布局是VLSI布图设计中的关键环节，通常采用随机优化算法。该文采用遗传算法(GA)与模拟退火法(SA)相结合的搜索算法实现VLSI门阵列模式布局，利用遗传算法进行全局搜索，模拟退火法进行局部搜索。进化过程中采用精英保留策略，并对进化结果进行有选择的模拟退火操作，这样既加强了局部搜索能力又防止陷入局部最优。在复合布局目标函数中引入对最长线网的惩罚，其收敛速度比以总线长度为单一目标函数的要快。在交叉操作中，对交叉位置的选择采用了一种新的策略，增加了交叉的有效性。实验表明，此算法与简单遗传算法相比，有效地提高了全局搜索能力。     

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。     

一种遗传模拟退火算法在温室系统上的应用

在通风速率设定条件下,常规的温室环境小气候动态系统可看成一个只由加热设备控制的二阶时滞温室模型。根据这个模型,提出一种基于遗传模拟退火算法的PID参数优化整定方法。该方法继承了遗传算法和模拟退火算法这两者的优点,与采用常规遗传算法的PID参数整定方法相比较,这种方法在克服解早熟、增强局部寻优能力和提高计算效率等方面都有明显的改进。这些在最后都通过仿真结果得到了验证,由此可见,该方法是一种有效的整定方法,具有一定的应用前景。     

基于遗传算法和模拟退火算法的特征选择方法

针对模式识别时原始特征数量大而有冗余的现象,提出了一种基于遗传退火算法的特征选优方法。首先对遗传算法和模拟退火做了简要评论,然后在遗传算法中引入模拟退火的Boltzmann更新机制,以克服传统的遗传算法易于过早收敛和易于陷入局部极小的问题。最后阐述、设计了适应度函数和遗传算子。仿真实验表明,该方法在求解的效率和解的质量方面都达到了令人满意的效果。     

基于改进的模拟退火算法及其在火炮控制系统中的应用

针对现有火炮控制系统与模拟退火算法优化存在的问题,提出了一种改进的模拟退火算法用于火炮控制系统PID参数寻优的方案,即基于变尺度法的模拟退火算法。该算法采用了全局优化和局部优化相结合的思想,能显著提高算法的执行效率,收敛性较好,而且不易陷入局部最优解。给出了具体实现过程和优化实例,并将该算法应用到火炮控制系统中,仿真实验表明,该算法是一种有效的全局优化算法。     

时滞系统控制参数优化的遗传模拟退火算法

该文基于遗传模拟退火算法,提出一种时滞系统的控制参数优化方法,同时对Matlab遗传算法工具箱GAOT进行改进,使之适用于PID参数的优化。该文所采用的算法保留了遗传算法和模拟退火算法分别在全局和局部搜索能力强的优点,能克服常规遗传算法中解的早熟现象、局部寻优能力差,难以保证对参数优化的计算效率和可靠性要求等缺陷。研究表明,改进后的遗传模拟退火算法是一种行之有效的方法,具有实用价值。