基于改进模拟退火算法的生鲜农产品配送中心选址

运用传统模拟退火算法解决复杂非线性规划问题,存在降温速度与求解质量之间的矛盾,已经不能满足生鲜农产品配送中心选址的需求。为解决这一问题,本文设计一种改进模拟退火算法的生鲜农产品配送中心选址方法。其核心思路是将遗传算法与模拟退火算法融合。首先在退火过程的搜索环节引入以配送中心为编码的染色体个体,并筛选出符合目标函数参数条件的染色体集;然后应用改进模拟退火算法实现选址过程的整体优化;最后采用山东省A公司生鲜农产品配送中心选址问题进行仿真模拟。实验对比结果表明,在多次选址求解过程中,改进模拟退火算法能有效减少传统模拟退火算法在运算后期大量迂回搜索、无效搜索的问题,提升生鲜农产品配送中心选址效率。     

布局问题的模拟退火算法

布局问题属于ＮＰ－完全问题已被研究多年，模拟退火法是一种新的通用启发式优化算法，现已广泛用于解决大规模集成电路逻辑布线设计、图象处理等组成优化问题，本语文通过对布局问题及模拟退火算法的分析，将它们综合起来构成了求解布局问题的模拟退火算法，计算结果表明，本文算法得到的解优于传统优化方法所得到的解；本文还通过实验对算法中各参数所起作用进行了论述。     

基于模拟退火算法的布局问题研究

在传统模拟退火算法的基础上,对布局问题的优化算法进行了研究,采用回火策略,改进一般模拟退火算法寻优的效果;结合布局问题的具体特点,采用Sequence Pair来描述布局问题的解结构,综合构成了一种新的求解布局问题的模拟退火算法.通过算例验证,该算法优于传统优化算法和普通启发式搜索算法,并且对增量布局也能够取得较好的效果.     

基于全局和声搜索的模拟退火算法改进

本文针对传统的模拟退火算法存在收敛速度慢的问题,采用全局和声搜索算法对其进行了改进,即在保持模拟退火原有机制的基础上,使用一个函数随机产生模拟退火算法的初始解,采用全局和声搜索算法中产生候选解的方法产生新解。该方法的优点在于保留中间最优解并及时更新,从而既保证了优化质量又提高了算法的搜索效率。最后,采用benchmark测试函数进行仿真,仿真实验结果表明,该方法在收敛速度及优化质量上都优于传统的模拟退火及其它算法,值得进一步研究。     

求解TSP问题的改进模拟退火算法

通过分析传统模拟退火算法的原理和存在的不足,提出了一个用于求解TSP问题的改进模拟退火算法。新算法增加了记忆当前最好状态的功能以避免遗失当前最优解,并设置双阈值使得在尽量保持最优性的前提下减少计算量。根据TSP和SA的特征设计了个体邻域搜索方法和高效的计算能量增量方法,加快了算法的运行速度。实验测试的结果表明,新算法比传统的模拟退火算法具有更快的收敛速度和更优的解质量。     

求解24数码问题的改进遗传退火算法

针对具有巨大搜索解空间的24数码问题,提出了一种基于改进遗传模拟退火算法的求解方法。依据问题特征,设计了个体编码方法、高效的适应度评价函数和遗传操作算子,通过在遗传算法中引入模拟退火的Boltzmann更新机制,克服了传统遗传算法易于过早收敛和易于“卡住”陷入局部极小的问题。仿真实验结果表明,提出的算法能够快速搜索到问题的解,算法对其他组合优化问题也具有应用价值。     

基于序列对和模拟退火算法的布局问题研究

结合布局问题的具体特点,采用序列对来间接描述布局问题的解结构,并且在模拟退火算法的基础上对布局问题的优化算法进行了研究,综合构成了一种有效求解布局问题的模拟退火算法。还将传统模拟退火算法和加回火策略的模拟退火算法的测试结果进行了比较。通过测试模块验证,传统算法取得了很优的结果,加回火策略的算法略微优于传统优化算法但却大大增加了时间复杂度。     

文化基因算法求解TSP问题的研究

TSP是组合优化问题中著名的NP-hard问题。针对粒子群算法求解离散的TSP问题收敛速度慢,求解精度低,易于陷入局部最优和模拟退火算法的性能与参数初始值有关及参数敏感等不足,提出了将改进的粒子群算法作为全局搜索策略,改进的模拟退火算法作为局部搜索策略的文化基因算法。介绍了两种算法的协同方法,定义了局部搜索邻域的确定以及在新种群产生中引入自组织随机移民策略。仿真结果表明,改进算法在求解TSP问题中具有很快的收敛速度,且能搜索到最优解。     

基于改进模拟退火算法的搬运机器人路径规划

针对传统搬运机器人路径规划方法易陷入局部最优解,以及缺乏对环境普遍适应性的问题。应用栅格法创建搬运机器人工作环境模型,以一种建立搜索禁忌表的改进贪心算法为基础,通过加入遗传算法中“优胜劣汰”的思想,重新定义了模拟退火系数和栅格系数,提出了一种可以解决贪心算法局部收敛问题的改进模拟退火算法。最后通过仿真和具体实物实验,验证了该算法具有的可行性以及对于不同环境的适应性,能够有效地提高搬运机器人路径规划的质量。     

一种用于片上网络布图规划的改进模拟退火与粒子群混合算法

智能优化算法作为解决大规模集成电路芯片设计中布图规划问题的经典方法已被研究多年。结合异构三维片上网络布图问题的具体特点,采用B*-tree间接描述布图问题中的解结构,针对模拟退火收敛速度慢、优化效率低的缺点,对搜索策略和概率性的劣向转移作出了改进,并将改进后的模拟退火思想引入粒子群优化算法中,使结合后的算法结合了粒子群并行计算的特点和模拟退火能够实现全局优化的特点。通过仿真实验验证,所提出的该混合改进算法在解决布图问题中要优于传统模拟退火算法。     

基于双阈值的具有记忆功能的自适应模拟退火算法

讨论传统模拟退火算法的原理、求解过程,详细分析它存在的局限性,简单叙述模拟退火算法中关键参数对该算法性能的影响,并给出该算法的可行性改进方案。提出一个改进的模拟退火算法。在该改进算法中,为避免遗失当前最优解,增加记忆功能,将当前最好的状态记忆下来,从而使得模拟退火算法成为一种智能化算法;设计一个自适应温度更新函数,并设置双阈值使得在尽量保持最优性的前提下减少计算量。用改进前后的两个算法来解决一个非线性寻找组合最优问题,实验证明改进后的模拟退火算法是高效的。     

加温退火算法及其在旅行商问题中的应用

传统的模拟退火算法初始温度人工选取可能出现过高或过低,致使运行时间长、搜索效率低。在传统的模拟退火算法中引入加温过程,可以根据算法自身的运行得到合适的初始温度与较好的解质。文章将加温前后的模拟退火算法应用于旅行商问题,验证了加温模拟退火算法的高效性。     

混沌遗传模拟退火组合算法性能研究

提出了一种混沌遗传模拟退火组合算法.为了提高算法的收敛速度,对遗传算法的适应度进行了拉伸操作,并且对模拟退火算法进行了改进,使其搜索范围随退火温度的降低而缩小.最后通过对4个典型函数的模拟,对算法的性能进行了研究.实验结果表明,该算法能明显改善传统遗传算法的性能,具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速度.     

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。     

基于退火遗传算法的复杂机电系统控制参数最优整定

针对复杂机电系统中可调参数多、调整范围大、参数之间耦合强、常规方法难于整定与组态的难题，提出了基于退火遗传算法的参数最优整定方法．将遗传算法和模拟退火算法巧妙地结合起来、取长补短，构成一种新的高效、鲁棒的寻优算法，应用于平整机主传动速度控制系统的参数优化问题，使系统的性能指标达到最优．     

改进的模拟退火和遗传算法求解TSP问题

对遗传算法和模拟退火算法的特点进行了比较,阐述了遗传算法与模拟退火算法集合的必要性。提出了一个用于求解TSP问题的改进的模拟退火和遗传算法。利用遗传算法的全局搜索能力弥补了模拟退火算法容易陷入局部最优的问题。在遗传算法中改进了传统的交叉机制,利用父代染色体与子代染色体进行交叉,解决了传统遗传算法中存在的“早熟”问题。针对模拟退火算法收敛速度慢等问题,提出了新的解生成机制和改良算法,提高了算法的收敛速度。实验测试的结果表明,该方法具有较好的收敛效果和更高的稳定性。     

遗传模拟退火算法解决纸箱生产的损耗问题

纸箱包装行业是一个传统的产业,在纸箱生产中需要拼单来降低修边损耗以减少成本.根据生产上的实际经验提出了问题的数学模型,针对该模型,将遗传算法和模拟退火算法结合,解决了遗传算法的收敛过快以及局部搜索能力不强的问题.在选择操作中直接保存优秀个体,来增强算法的收敛性.在变异和交叉操作中采用自适应的变异和交叉概率,增强了搜索解空间的均匀性,并引入了记忆功能,最终获得问题的近似最优解.     

数据仓库中物化视图选择的一种混合算法

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,提出了一种结合遗传算法和模拟退火算法的混合算法,用于解决物化视图的选择。理论分析和实验结果表明,该混合算法的搜索性能优于传统的遗传算法,能够提供更高质量的解。