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。     

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。     

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。     

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Kirkpatrick于1982年认识到固体粒子退火过程和组合优化问题有相似性，从而提出了模拟退火算法，并从数学上已证明了模拟退火算法可以取得全局最优解。相比之下，传统的最优化法只能求局部最优值。在计算物质平衡方程时，存在很多不确定的参数，给精确计算带来了一定困难。因此，本文引入模拟退火算法求解物质平衡方程。     

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。     

考虑疫情扩散传播风险的多目标拼车应急管理优化调度模型

为了解决在疫情背景下传统拼车出行模式面临的交互传染风险,对疫情背景下的拼车管理进行分析,提出了将低风险及潜在风险乘客分开服务的拼车策略。在进一步考虑拼车系统应兼顾的社会效益及服务质量的基础上,构建了在满足基本额定盈利及最小化等待时长的双目标拼车应急管理优化调度模型,并给出了求解该模型的组合模拟退火算法。通过具体算例对模型的有效性进行验证,结果表明模型能够较快收敛到一个稳定值,且计算结果能够反映实际场景,说明了模型及算法的有效性。最后,通过一个仿真实验对所构建模型在病毒传播中的作用进行了分析,结果显示所构建的模型可以有效抑制拼车导致的病毒传播速度。     

短波chirp探测的遗传退火频率分配算法研究

针对短波chirp探测系统的通信网络频率分配问题,建立了合理的干扰模型;利用系统所提供的测量参数,结合基本遗传算法,同时进行模拟退火操作以克服基本遗传算法易陷入局部最优解的不足,并最终趋于全局最优化;仿真结果表明,该算法在寻优性、收敛速度和稳定性等方面都要优于基本遗传算法。     

基于遗传模拟退火算法的压缩感知重构方法

将压缩感知的信号重构归结为求解最优l0范数问题,设计了基于遗传模拟退火算法的压缩感知信号重构方法,构造了该信号重构方法的具体算法流程.提出的信号重构方法采用遗传迭代与模拟退火的思想进行问题优化,可精确重构出原信号,避免了遗传算法局部搜索能力差的缺陷.将该信号重构方法应用于一维信号和二维图像信号,实验结果验证了该重构方法的可行性和有效性.与基于遗传算法、卡通-纹理分解的信号重构方法相比,提出的信号重构方法的信号重构精度较高.