基于模拟退火技术的多级矢量量化编码方案

研究了矢量量化最优码书的形成条件，以多级矢量量化和模拟退火技术为基础，提出了一种基于模拟退火技术的多级敌意一量化编码方案。实验证明，算法不仅降低了计算的复杂度和码书存储量，而且在较高压缩比下可获得较了的图像恢复。     

路径长度受限的随机需求VRP的模型和算法

路径长度受限的随机需求VRP在生产、生活中有着广泛的应用。给出了路径长度受限的随机需求VRP问题的线性整数规划模型,在不允许部分服务和仅能服务失败一次的策略下设计了一个启发式算法。该算法以离散优化中广泛应用的扫描算法为基础生成服务的一个初始可行方案,然后利用模拟退火算法改进得到近似最优解。对需求为二项分布的50个结点、1个服务中心的问题进行了数值试验,数值结果表明该算法对求解路径长度受限的随机需求VRP是有效的。     

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.     

一种改进启发式算法在解决组合优化问题中的应用

启发式算法是解决组合优化问题的良策,介绍了一种改进的启发式算法和该算法在解决组合优化相关问题上的应用,分析该算法的详细流程,并通过仿真实验验证该算法的性能,并对其优势和不足进行了分析。     

ABS自动化设备电子元器件外壳注塑成型工艺优化研究

为解决注塑制件成型过程翘曲变形问题,采用Moldflow软件对自动化设备电子元器件外壳注塑过程进行模流分析,但是模拟分析需要的样本数量较多,整个模拟过程缓慢。为了解决这一问题,采用拉丁超立方抽样方法对制件进行随机取样,建立RBF神经网络代理模型。通过模拟退火算法对代理模型进行全局寻优,对制件模具温度、熔体温度、保压压力以及冷却时间进行多目标优化,以制件的翘曲变形量为响应目标,获得最佳的工艺参数组合。结果表明：代理模型R²为0.920 98,模拟值与预测值基本一致,误差为0.84%。通过模拟退火算法优化后,最佳的成型工艺参数保压压力为59 MPa,冷却时间为18 s,模具温度为50℃,熔体温度为240℃,此时制件翘曲量最小为0.538 5 mm,通过该方法为改善制件翘曲变形提供参考。     

极小降压空间下城市供水管网的DMA分区方法

在实施独立计量区域（DMA）分区时关闭边界阀门会造成管网中局部压力不满足管网规定最小服务水压.针对上述问题,以谱聚类算法分区后边界管段(BPs)的数量及其平均体积流量、管径和长度作为目标函数,通过MATLAB中的函数gamultiobj得到最优分区BPs.设置一系列不同的最小服务水压并将它们作为约束条件,以分区后节点平均水龄和分区成本为目标函数,经gamultiobj优化计算得到Pareto最优解,根据解的情况确定BPs上设备的最优布置方案.采用模拟退火算法找出最佳管段更换方案,使得管网水压满足要求.以仅有0.09 m降压空间的Modena管网为例,采用本研究方法,在顺利完成分区的基础上还使分区后大体积流量用户和管网末梢用户的水质得到改善.该方法可以实现极小降压空间下管网的DMA分区,且在分区后仍能保证管网正常运行.     

污水回用网络优化设计的研究

在工业生产的各个用水过程中会产生大量污水，使污水最小化的一个有效的方法就是设计污水回用网络，以便使污水得到最大程度的回用，这样在满足用水要求的同时使新鲜水消耗最少，利用自适应模拟退火遗传算法对用水网络进行最优设计。     

热集成复杂精馏流程综合的随机最优化方法

This paper addresses the application of stochastic optimization approaches to the synthesis of heat integrated complex distillation system, which is characterized by large-scale combinatorial feature. Conventional and complex columns, thermally coupled (linked) side strippers and side rectifiers as well as heat integration between the different columns axe simultaneously considered. The problem is formulated as an MINLP (mixed-integer nonlinear programming) problem. A simulated annealing algorithm is proposed to deal with the MINLP problem and a shortcut method is applied to evaluate all required design paxameters as well as the total cost function. Two illustrating examples are presented.     

约束离散事件动态系统的仿真优化方法

本文针对决策变量取整型值的约束离散事件动态系统仿真优化问题，发展了一种基于模拟退火方法的仿真优化方法，文中对仿真优化算法中约束的处理方法进行了探讨。最后，给出了一个仿真实例。     

磁性材料成型烧结生产调度优化方法及应用

建立以最小化提前和拖期时间、最小化炉重偏差为目标的混合整数线性规划模型, 解决磁性材料成型-烧结两阶段生产调度问题. 提出一种混合粒子群优化算法(HPSO)进行模型的求解,该算法采用基于订单的编码方式. 针对粒子群算法易陷入局部最优, 在迭代过程中引入模拟退火思想. 改进粒子群算法的全局极值和个体极值选取方式, 使算法尽快收敛到非劣最优解. 生产现场实际数据仿真结果表明: 该混合粒子群算法无论在求解精度, 还是求解速度上均优于普通粒子群算法和遗传算法.