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Surface/Surface Intersection Using Simulated Annealing Genetic Algorithm
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作者 唐敏 《High Technology Letters》 EI CAS 2000年第4期39-45,共7页
The genetic algorithm and marching method are integrated into a novel algorithm to solve the surface intersection problem. By combining genetic algorithm with local searching method the efficiency of evolution is grea... The genetic algorithm and marching method are integrated into a novel algorithm to solve the surface intersection problem. By combining genetic algorithm with local searching method the efficiency of evolution is greatly improved. By fully utilizing the global searching ability and instinct attribute for parallel computation of genetic algorithm and the local rapid convergency of marching method, the algorithm can compute the intersection robustly and generate correct topology of intersection curves. The details of the new algorithm are discussed here. 展开更多
关键词 SURFACE INTERSECTIon MARCHING method simulated annealing GENETIC algorithm
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A computed tomography reconstruction algorithm based on multipurpose optimal criterion and simulated annealing theory 被引量:4
2
作者 李辉 万雄 +2 位作者 刘桃丽 刘仲寿 朱彦华 《Chinese Optics Letters》 SCIE EI CAS CSCD 2007年第6期340-343,共4页
Although emission spectral tomography (EST) combines emission spectral measurement with optical computed tomography (OCT), it is difficult to gain transient emission data from a large number of views, therefore, h... Although emission spectral tomography (EST) combines emission spectral measurement with optical computed tomography (OCT), it is difficult to gain transient emission data from a large number of views, therefore, high precision OCT algorithms with few views ought to be studied for EST application. To improve the reconstruction precision in the case of few views, a new computed tomography reconstruction algorithm based on multipurpose optimal criterion and simulated annealing theory (multi-criterion simulated annealing reconstruction technique, MCSART) is proposed. This algorithm can suffice criterion of least squares, criterion of most uniformity, and criterion of most smoothness synchronously. We can get global optimal solution by MCSART algorithm with simulated annealing theory. The simulating experiment result shows that this algorithm is superior to the traditional algorithms under various noises. 展开更多
关键词 CCD A computed tomography reconstruction algorithm based on multipurpose optimal criterion and simulated annealing theory VIEW
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大规模云计算网络用户短时需求任务调度优化算法
3
作者 闫军锋 唐菁敏 《现代电子技术》 北大核心 2024年第6期63-67,共5页
设计一种大规模云计算网络用户短时需求任务调度优化算法,在较短的时间内处理大量的云计算任务,以满足用户短时需求。建立一个大规模云计算网络任务调度模型,将大规模云计算网络任务分配到各个虚拟机节点上,快速完成用户的短时需求任务... 设计一种大规模云计算网络用户短时需求任务调度优化算法,在较短的时间内处理大量的云计算任务,以满足用户短时需求。建立一个大规模云计算网络任务调度模型,将大规模云计算网络任务分配到各个虚拟机节点上,快速完成用户的短时需求任务;再通过遗传算法的个体编解码、自适应函数和遗传操作获取最优任务调度结果;并引入模拟退火算法,在遗传算法获取最佳调度结果的基础上进行局部搜索,直到迭代完成,输出最终的大规模云计算网络用户短时需求任务调度的全局最优解。实验结果表明:所设计算法能够实时关注用户任务执行状态以及用户任务执行时间;当用户任务数量为220时,该算法的单节点最大执行时间约为0.27 s,可提升整个任务调度的性能和效率;且该算法获取任务调度结果的收敛速度快、精度高。 展开更多
关键词 云计算网络 用户短时需求 任务调度 遗传算法 模拟退火算法 收敛速度 最大执行时间
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基于杂交退火灰狼算法的移动机器人路径规划 被引量:1
4
作者 游达章 马力 +1 位作者 张业鹏 蔡斯 《电子测量技术》 北大核心 2023年第9期54-60,共7页
针对灰狼优化算法在移动机器人路径规划时易陷入局部最优且效率低的问题,提出一种杂交退火灰狼算法。采用可调节的非线性收敛因子进行平衡算法的前期搜索和后期寻优;同时采用自适应遗传杂交策略,对灰狼群体以一定概率两两杂交以产生新个... 针对灰狼优化算法在移动机器人路径规划时易陷入局部最优且效率低的问题,提出一种杂交退火灰狼算法。采用可调节的非线性收敛因子进行平衡算法的前期搜索和后期寻优;同时采用自适应遗传杂交策略,对灰狼群体以一定概率两两杂交以产生新个体,从而有效增强灰狼群体的多样性;在迭代的后期用模拟退火操作接受候选狼,避免算法陷入局部最优解。将路径长度和路径平滑度作为适应度评估指标并建立评估函数以评估路径规划效果。最后,路径规划实验结果表明,在3种不同尺寸的地图上,本文改进算法的适应度比灰狼优化算法分别优化了2.10、3.15、3.94,路径规划效果明显优于其他相关算法。 展开更多
关键词 路径规划 灰狼优化算法 非线性收敛因子 遗传杂交策略 模拟退火操作
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基于再生制动能利用的高铁列车运行图优化 被引量:1
5
作者 革新 张玉召 黄志鹏 《深圳大学学报(理工版)》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期539-545,I0001,共8页
动车组列车在制动时会产生大量再生制动能源,可供同一供电分区牵引列车使用,充分利用再生制动能可以降低运营能耗并节约运营成本.利用列车始发站发车时刻及停车站停站时间的可控性,考虑多列车安全运行间隔与动车组交路中车次接续时间等... 动车组列车在制动时会产生大量再生制动能源,可供同一供电分区牵引列车使用,充分利用再生制动能可以降低运营能耗并节约运营成本.利用列车始发站发车时刻及停车站停站时间的可控性,考虑多列车安全运行间隔与动车组交路中车次接续时间等约束条件,以再生制动能利用最大化为目标构建节能时刻表模型,使用Gurobi求解器求解,并通过实例检验模型有效性.结果表明,优化后的列车运行图再生制动能利用率为49.3%,节约的牵引能耗可达14967.622 kW⋅h,节能效果显著;对比退火算法的模拟结果表明,使用Gurobi求解器后的模型精度与效率均较优.研究结果可为铁路运输部门编制节能运行图提供参考. 展开更多
关键词 交通规划 运行图节能优化 高铁列车 再生制动能 Gurobi求解器 模拟退火算法
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考虑客户等级和时变路况的无人物流配送路径 被引量:2
6
作者 李家碧 韩曙光 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期2018-2027,共10页
针对物流企业因配送资源的有限、无法及时应对客户的多样化需求和道路状况的不断变化等难题,建立时变道路状况和时间窗关联的无人车配送路径优化数学模型。通过云模型将客户划分为3个等级,以车辆配送成本、未满足客户配送时间的惩罚成... 针对物流企业因配送资源的有限、无法及时应对客户的多样化需求和道路状况的不断变化等难题,建立时变道路状况和时间窗关联的无人车配送路径优化数学模型。通过云模型将客户划分为3个等级,以车辆配送成本、未满足客户配送时间的惩罚成本、车辆充电成本的总和极小化作为优化目标函数.在遗传算法的基础上,结合模拟退火算法构造混合算法,对模型进行求解并验证正确性.根据模型的特性构造9组不同规模和类型的算例进行数值实验,并验证算法的有效性.实验结果表明,混合遗传-模拟退火算法下配送过程中产生的总配送成本最多能够节省42.81%,整体客户满意度最高提升80.23%,提出混合遗传-模拟退火算法能够在有效降低成本的基础上,最大程度提升客户的满意度,并且相较于2种传统算法,其优化效果更好. 展开更多
关键词 客户等级 时变路况 无人物流配送 混合遗传-模拟退火算法 云模型
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多飞行器协同任务分配的改进粒子群优化算法 被引量:2
7
作者 王磊 徐超 +1 位作者 李淼 赵慧武 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期2224-2232,共9页
为提升多飞行器编队执行任务的效率和性能,提出一种用于多飞行器协同任务分配的改进粒子群优化算法。考虑飞行器任务能力约束,飞行器执行任务时付出的威胁代价、航程代价以及完成任务的收益,从而构造问题的数学模型。将粒子的位置属性... 为提升多飞行器编队执行任务的效率和性能,提出一种用于多飞行器协同任务分配的改进粒子群优化算法。考虑飞行器任务能力约束,飞行器执行任务时付出的威胁代价、航程代价以及完成任务的收益,从而构造问题的数学模型。将粒子的位置属性编码为一组任务分配向量,从任务分配向量可解码出对应的任务分配解,实现粒子群优化算法解的离散化。为解决粒子群优化算法容易陷入局部收敛的缺点,提出一种跳出局部收敛的策略。该策略基于模拟退火算法,生成新粒子,以一定概率决定是否保留新粒子,并将跳出局部收敛的策略应用到传统粒子群优化算法中,建立可用于多飞行器协同任务分配的改进粒子群优化算法。数字仿真实验结果表明,与现有算法相比,所提算法能显著提高多飞行器任务分配的收益和效率。 展开更多
关键词 多飞行器协同 任务分配 粒子群优化算法 局部收敛 模拟退火原理
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不确定需求下考虑动态转运时间的多式联运路径选择
8
作者 汤瑞 胡军红 +1 位作者 闻成维 张雯婕 《南京工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第5期554-562,共9页
多式联运计划制定的超前性及货物需求的不确定性会导致转运时间动态变化,基于此,考虑转运时间与运输需求动态相关,构建总运输成本和总运输时间最低的多目标模型并利用线性加权法将多目标转换为单目标。依据机会约束规划理论将模型清晰化... 多式联运计划制定的超前性及货物需求的不确定性会导致转运时间动态变化,基于此,考虑转运时间与运输需求动态相关,构建总运输成本和总运输时间最低的多目标模型并利用线性加权法将多目标转换为单目标。依据机会约束规划理论将模型清晰化,设计基于模拟退火的遗传算法求解,最后进行算例分析验证模型的可行性。结果表明:满足最优运输方案的运能下限时,随着不确定货运量分布区间的增加,转运时间在总运输时间中的占比逐渐提升,但不影响运输方案的选择,多式联运经营人可根据以往经验选择最优方案;在不确定货运量分布区间超过最优运输方案的运能下限时,运输方案会发生改变,铁路占比逐渐提升,转运时间占比逐渐降低直至为0,此时多式联运经营人制订运输方案时可以通过提高铁路占比减少转运次数以降本增效,验证了所提出算法的可行性与优越性。 展开更多
关键词 多式联运 路径规划 不确定需求 中转时间 基于模拟退火的遗传算法
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冷却调度参数对模拟退火算法性能的影响分析
9
作者 甘秋云 李兢思 杨佳翰 《蚌埠学院学报》 2023年第5期47-52,共6页
通过模拟仿真实验,研究了不同冷却调度参数对模拟退火算法性能的影响。结果表明:在5种不同的冷却调度下,不同的降温参数对算法的收敛效果存在差异。其中,线性冷却的降温速率呈等速率直线下降,并不能很好地控制收敛速率;指数冷却的冷却... 通过模拟仿真实验,研究了不同冷却调度参数对模拟退火算法性能的影响。结果表明:在5种不同的冷却调度下,不同的降温参数对算法的收敛效果存在差异。其中,线性冷却的降温速率呈等速率直线下降,并不能很好地控制收敛速率;指数冷却的冷却速率对降温参数的变化敏感,参数越小,冷却速率越快;逆冷却降温参数过大或过小均不利于算法的收敛效果;对数冷却和逆线性冷却在最初的迭代过程中,冷却速率较快,随后冷却速率变得极为缓慢,算法的收敛性较差。 展开更多
关键词 模拟退火算法 冷却调度 收敛性 组合优化
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面向新能源电力系统的多目标协调优化运行研究
10
作者 王思伟 《通信电源技术》 2023年第22期112-115,共4页
针对新能源电力系统协调优化运行中多因素间存在耦合关系导致策略规划难度大的问题,提出面向新能源电力系统的多目标协调优化运行研究。对此,构建面向新能源电力系统的多目标协调优化模型,将双馈感应风机作为风电机组无功调控模型,确定... 针对新能源电力系统协调优化运行中多因素间存在耦合关系导致策略规划难度大的问题,提出面向新能源电力系统的多目标协调优化运行研究。对此,构建面向新能源电力系统的多目标协调优化模型,将双馈感应风机作为风电机组无功调控模型,确定风电机组的无功调控区间和光电机组的无功调控区间;构建多目标协调优化模型并设计约束条件;对运行参数进行二进制编码,应用模拟退火罚因子构建相应罚函数,建立自适应选择、交叉以及变异操作用于调节遗传算子,结合精英保留策略获取协调优化结果,实现基于遗传算法的多目标协调优化。实验结果表明,所提方法的开关操作总次数较少、馈线负载的均衡指标和有功损耗较低、节点电压较平稳。 展开更多
关键词 新能源电力系统 多目标协调优化运行 遗传算法 模拟退火算法 调控区间
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遗传退火进化算法 被引量:45
11
作者 吴志远 邵惠鹤 吴新余 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第12期69-71,共3页
提出了一种新的将模拟退火和遗传算法相结合的进化算法,避免了遗传算法中存在的早熟收敛的问题,增强了算法的全局收敛性,并且提高了算法的收敛速度.
关键词 模拟退火 遗传算法 早熟收敛 全局收敛性 GAEA
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基于改进遗传算法的多目标无功优化 被引量:80
12
作者 张武军 叶剑锋 +1 位作者 梁伟杰 方鸽飞 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2004年第11期67-71,共5页
阐述了用于无功优化的改进遗传算法,在已有改进简单遗传算法的基础上,提出在含有多个目标的目标函数中采用线性变化和指数变化规律的越界罚系数,并对适应度函数进行模拟退火修正以保持种群的多样性和加快收敛;采用遗传因子自适应变化和... 阐述了用于无功优化的改进遗传算法,在已有改进简单遗传算法的基础上,提出在含有多个目标的目标函数中采用线性变化和指数变化规律的越界罚系数,并对适应度函数进行模拟退火修正以保持种群的多样性和加快收敛;采用遗传因子自适应变化和改进的变异操作,可使遗传算法的全局优化和局部寻优能力大为提高。IEEE14节点系统的仿真计算结果表明,该方法在计算速度和收敛能力上优于简单遗传算法,且罚系数采用指数规律变化比采用定值或线性变化规律时收敛能力有明显改善。 展开更多
关键词 电力系统 无功优化 改进遗传算法 目标函数 适应度函数
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改进遗传算法及其在齿轮传动优化设计中的应用 被引量:10
13
作者 罗贤海 张仁宏 +1 位作者 曹坤 石有生 《机械设计与研究》 CSCD 北大核心 2006年第2期64-67,共4页
针对标准遗传算法(SGA)的随机性大、收敛速度慢等缺点,提出一种通用的改进遗传算法,引入局部补差算子,有效地提高了算法的收敛效率。建立了基于模糊因子函数的适应度函数,使对个体的评价更具有合理性。通过对交叉、变异概率的动态调整,... 针对标准遗传算法(SGA)的随机性大、收敛速度慢等缺点,提出一种通用的改进遗传算法,引入局部补差算子,有效地提高了算法的收敛效率。建立了基于模糊因子函数的适应度函数,使对个体的评价更具有合理性。通过对交叉、变异概率的动态调整,克服了SGA未成熟收敛的弊端。将模拟退火算法与现行终止条件结合,形成了模拟退火收敛准则,极大地改善了SGA的局部搜索能力。据此编制计算程序,将其应用于多约束、多变量、复杂非线性的各类齿轮传动优化设计中,均得到了更好的结果。 展开更多
关键词 改进遗传算法 局部补差算子 模拟退火收敛准则 齿轮传动优化
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混合模拟退火的布谷鸟算法研究 被引量:20
14
作者 马灿 刘坚 余方平 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2016年第9期2029-2034,共6页
针对基本布谷鸟搜索(Cuckoo Search,CS)算法在寻优过程中收敛速度慢、寻优结果精度不高的问题,提出一种混合模拟退火(Simulated Annealing,SA)算法的布谷鸟算法(SA-CS).算法采用退火时机的判断准则判断是否陷入局部最优,若陷入则让算法... 针对基本布谷鸟搜索(Cuckoo Search,CS)算法在寻优过程中收敛速度慢、寻优结果精度不高的问题,提出一种混合模拟退火(Simulated Annealing,SA)算法的布谷鸟算法(SA-CS).算法采用退火时机的判断准则判断是否陷入局部最优,若陷入则让算法进入模拟退火机制,以一定的概率得到一个更差的解,使得算法跳出局部最优,增强算法寻找最优解的能力.通过对经典测试函数和旅行商问题进行测试,结果表明,改进后的SA-CS算法提高了基本CS算法的收敛速度以及寻优精度,对于函数优化问题和组合优化问题都具有一定的优势. 展开更多
关键词 布谷鸟搜索算法 模拟退火算法 收敛速度 寻优精度
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风电场无功补偿问题的研究 被引量:64
15
作者 朱雪凌 张洋 +3 位作者 高昆 李强 杜习周 刘同和 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2009年第16期68-72,76,共6页
研究了改善异步机风电场电压稳定性的措施。基于普通异步风机的恒速风电机组是目前应用较为广泛的风电机组,其发出有功功率的同时吸收无功功率,会导致接入风电地区电网的电压稳定性降低。采用在风电场升压站加装静止无功补偿器(SVC)的方... 研究了改善异步机风电场电压稳定性的措施。基于普通异步风机的恒速风电机组是目前应用较为广泛的风电机组,其发出有功功率的同时吸收无功功率,会导致接入风电地区电网的电压稳定性降低。采用在风电场升压站加装静止无功补偿器(SVC)的方法,控制并网点的电压水平,重点研究在不同风速和负荷下,如何确定SVC的补偿量问题。文中对风电场节点的处理较准确地反映了其无功和电压特性。提出了将遗传算法与模拟退火法相结合的遗传模拟退火算法,采用模拟退火进行个体更新,以增加群体的多样性,避免陷入局部最优。以某实际含风电场的电力系统为例对所提算法的有效性进行测试,结果表明按照该算法确定的SVC补偿量进行风电场的无功补偿,可以明显提高风电场的电压稳定性。 展开更多
关键词 异步机风电场 电压稳定 无功补偿 静止无功补偿器(SVC) 遗传模拟退火算法(GSAA)
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模拟退火教学式优化算法 被引量:7
16
作者 陈得宝 魏华 +4 位作者 邹锋 王江涛 杨一军 李峥 方振国 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第12期3553-3556,共4页
针对教学式优化算法在求解组合优化问题时易陷入局部最优问题进行了研究,提出模拟退火教学式优化算法。利用模拟退火方法,在"教"与"学"两个阶段按照模拟退火计算的概率,随机接受个体中某一位较差解作为新解的一部... 针对教学式优化算法在求解组合优化问题时易陷入局部最优问题进行了研究,提出模拟退火教学式优化算法。利用模拟退火方法,在"教"与"学"两个阶段按照模拟退火计算的概率,随机接受个体中某一位较差解作为新解的一部分。通过增加群体多样性的方法,增强教学式优化算法逃离局部最优解的能力。分别对单模、多模和旋转函数进行仿真,并与其他算法进行了对比实验。结果表明,提出的方法在收敛速度和收敛精度上具有较好的性能。 展开更多
关键词 教学式优化算法 模拟退火算法 局部最优 组合优化
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混合遗传-模拟退火算法在电网规划中的应用 被引量:26
17
作者 顾洁 陈章潮 包海龙 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第4期485-487,共3页
遗传算法是一种根据自然界优胜劣汰的进化机理进行搜索和寻优的方法.在求解电网规划问题时,基于遗传算法在电网规划计算中可能陷入局部收敛而无法达到全局最优,本文引入模拟退火技术,并提出了混合遗传-模拟退火算法.计算结果表明。
关键词 电力系统规划 遗传算法 模拟退火算法 电力网
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改进的混合模拟退火—遗传算法应用于电网规划 被引量:37
18
作者 陈章潮 顾洁 孙纯军 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 1999年第10期28-31,40,共5页
遗传算法很适用于解决具有多目标性、非线性和整数性的电网规划问题。然而遗传算法的一些特点使得其在应用中出现了局部收敛等一些缺点。提出将模拟退火与遗传算法有机结合 ,克服了传统遗传算法难以解决的不稳定和局部收敛的问题 ,并在... 遗传算法很适用于解决具有多目标性、非线性和整数性的电网规划问题。然而遗传算法的一些特点使得其在应用中出现了局部收敛等一些缺点。提出将模拟退火与遗传算法有机结合 ,克服了传统遗传算法难以解决的不稳定和局部收敛的问题 ,并在计算速度和精度上取得了令人满意的效果。 展开更多
关键词 电网规划 遗传算法 模拟退火
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一种求解极小诊断的遗传模拟退火算法 被引量:22
19
作者 黄杰 陈琳 邹鹏 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第9期1345-1350,共6页
基于模型的诊断方法是人工智能领域发展起来的一个十分活跃的分支.在该方法中,由极小冲突集求解极小击中集的过程是一个NP-Hard问题.尽管人们提出了不少算法,但是各种算法的效率仍然不是十分理想.通过将该问题映射到0/1整数规划问题,提... 基于模型的诊断方法是人工智能领域发展起来的一个十分活跃的分支.在该方法中,由极小冲突集求解极小击中集的过程是一个NP-Hard问题.尽管人们提出了不少算法,但是各种算法的效率仍然不是十分理想.通过将该问题映射到0/1整数规划问题,提出了将遗传算法与模拟退火算法相结合的问题求解思想.在给出遗传模拟退火(genetic simulated anncaling,简称GSA)算法和算法各个参数的同时,对算法的性能和求解精度进行了测试.GSA算法不仅比传统的算法效率有很大的提高,而且在冲突集基数大于35的情况下,较单独使用GA的算法在效率上提高约1/3~1/2.在求解精度上,GSA算法在大多数情况下能够求出98%~100%的极小诊断. 展开更多
关键词 基于模型的诊断 极小诊断 冲突集 击中集 遗传算法 模拟退火
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一类非线性规划的模拟退火求解 被引量:11
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作者 田澎 杨自厚 张嗣瀛 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 1994年第3期173-177,189,共6页
本文针对一类非线性规划问题,提出并设计了模拟退火求解算法,分析证明了算法能够渐近收敛于全局最优解且具有多项式计算复杂性,为研究非线性规划提供了新的有效的求解途径。实例计算也表明,模拟退火求解非线性规划确实是有效的。
关键词 非线性规划 模拟退火 多项式
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