基于整体退火遗传小波网络的计量终端可靠性预测

为了解决小波神经网络初值敏感性及收敛稳定性问题,以提高计量终端软件可靠性预测建模的效率及准确性。文章完善了整体退火遗传算法(WAGA),并验证了其具有极强的整体收敛和全局优化能力,利用其全局寻优能力,优化小波神经网络(WNN)的参数,提出基于整体退火遗传小波神经网络(WAGA-WNN)的建模方法;用该方法建立计量终端的软件可靠性预测模型。实验结果表明,该方法可以解决小波神经网络初值敏感性及收敛稳定性难题,建立的软件可靠性预测模型效率和准确度较高。

基于整体退火遗传算法的低功耗最佳极性搜索

针对n变量逻辑函数在不同极性下所对应的XNOR/OR电路功耗和面积不同的特点,首先用信号概率传递算法和多输入XNOR/OR(同或/或)门的低功耗分解算法建立了XNOR/OR电路的功耗估计模型.在此基础上,将基于列表技术的极性转换算法和整体退火遗传算法相结合,提出了一种针对大规模XNOR/OR电路的低功耗最佳极性搜索算法.对8个较大规模MCNCBenchmark电路测试表明,该算法搜索到的最佳极性所对应的XNOR/OR电路与极性0时的XNOR/OR电路相比,平均节省功耗和面积分别达到了84.4%和65.2%.

整体退火遗传算法用于FIR滤波器的频率采样设计

整体退火遗传算法 (WAGA)是一种新的遗传算法 ,它将退火机制引入选择算子 ,并允许父代加入竞争 ,使遗传算法更加稳健、高效。本文将 WAGA应用到 FIR滤波器的频率采样设计 ,对过渡带样本的取值进行了优化 。

整体退火遗传算法的几乎处处强收敛性

本文通过鞍论来分析整体退火遗传算法收敛的特性 ,得出整体退火遗传算法几乎处处强收敛的条件 ∑∞n =1e-δ/Tn <+∞ ,并且给出其收敛率o 1N+N0 +(2 - cN0n - mN0n)e(Δ-δ) /Tn .

基于整体退火遗传算法的不等间距天线阵的综合

将一类非时齐（整体退火选择）、保证收敛且易于判断收敛的新型遗传算法应用于不等间距天线阵的综合，对天线阵的位置及加权系数进行了优化。实验表明：该算法收敛速度快，有极强的避免过早收敛及避免局部极值的全局优化能力。

基于全终端可靠度的网络整体退火GA设计

计算机通信网络由主干网和本地接入网组成,其中主干网的可靠性问题尤为重要,而衡量主干网可靠性的有效尺度是全终端可靠度.基于主干网络的设计,分析了计算机通信网络在全终端可靠度约束下的链路拓扑设计问题,该问题是NP-hard问题.针对该问题的一种典型可靠性优化模型,利用一种改进的遗传算法——整体退火遗传算法对求解该优化问题进行了具体设计.仿真实例表明:该算法为全终端网络可靠性优化设计问题提供了一种更为有效的解决方案.

整体退火遗传算法在不等间距线天线阵的综合中的应用

将一类非比例选择(整体退火选择)、保证收敛且易于判断收敛的新型遗传算法应用于不等间距天线阵的综合,对天线阵的位置和加权系数进行了优化。实验实例表明:该算法收敛速度快,有极强的避免过早收敛及避免局部极值的全局优化的能力。该方法为大型天线阵的优化设计提供了工具。

基于整体退火模糊遗传算法的层叠滤波器

文中应用模糊控制的思想控制遗传算法中的交叉概率和变异概率,同时,将退火因子引入到选择概率的计算当中,应用这种整体退火模糊遗传算法优化层叠滤波器,并对设计的最优层叠滤波器的滤波性能进行分析,仿真结果表明,该方法优化的最优层叠滤波器有较好的去除噪声和细节保持能力。

基于自适应整体退火遗传算法层叠滤波器的优化设计

层叠滤波器是基于信号阈值分解而发展起来的一种具有层叠性和阈值性的新型非线性数字滤波器.层叠滤波器的优化设计过程实际上就是对正布尔函数不断调整、逐步适应图像环境的优化学习过程.原有遗传算法优化的层叠滤波器易陷于局部最优化,文中鉴于这一点,将退火因子引入到选择算子中,并根据每代优化个体的不同,自适应的选取交叉概率和变异概率,提出一种自适应整体退火遗传算法(AWAGA)优化层叠滤波器,并研究在MSE准则下优化算法的性能.仿真结果表明用AWAGA优化的层叠滤波器在处理噪声图像时,能有效地去除噪声和保持图像细节.

一种基于整体退火遗传算法的动态IR Drop分析新方法

提出了一种基于整体退火遗传算法的动态IR drop分析方法.该方法在经典遗传算法基础上,引入父代竞争和适应函数模拟退火处理,优化了动态分析的输入向量,加快了分析速度.实验表明,与经典遗传算法相比,该方法提高了动态IR drop分析的准确性,提高了算法收敛速度,繁殖代数平均减少了35%,分析结果改进了10%左右.

岩滩水电站1号机转轮整体退火工艺优化应用

岩滩水电站1号机转轮改造采用转轮在工地进行组焊加工的方式,在完成了焊接工序后,需对转轮进行整体退火,以达到消氢和降低焊接残余应力的目的。对转轮退火工艺进行了优化,取得了理想的效果。

自适应混沌整体退火遗传算法在水电站群优化调度中的应用

提出了一种基于标准遗传算法(SGA)的自适应混沌整体退火遗传算法(SCWAGA)求解梯级水电站群长期发电优化调度问题。该算法通过混沌优化生成初始解,提高初始解的质量;采用父代参与竞争的整体退火选择方式,避免种群早熟及过早收敛;利用参数自适应函数调整交叉算子和变异算子,提高算法的收敛速度以及避免算法陷入局部最优。以红水河流域水电站群为计算实例的研究结果表明,SCWAGA比SGA具有更快的收敛速度,且搜索到的全局最优解优于SGA与逐步优化算法(POA),为大规模水电系统优化调度求解提供了一种新的有效途径。

基于整体退火遗传算法的最佳混合极性搜索

采用整体退火遗传算法搜索3n混合极性Reed-Muller表达式,获得最优解从而达到简化逻辑电路目的.并有效地结合遗传算法的全局搜索和模拟退火算法的局部搜索能力,在退火阶段将父代中最优的2/3种群的染色体和子代中最优的2/3种群的染色体选中形成中间阶段种群,然后对该种群进行退火选择,选出染色体组成新的种群,再对新种群进行选择、交叉和变异操作.为了进一步加快整体退火遗算法的执行效率,本文采用数据不相关的方法计算适应函数.实验结果证明,该算法在保证最优结果的同时,可有效缩短CPU运行时间.

大中型压力容器内部电热法整体去应力退火工艺方案设计

结合生产实例介绍了大中型压力容器焊后用远红外电加热器进行整体去应力退火工艺方案的设计

整体低温退火热处理法在4 000 m 3球罐施工中的应用

介绍整体低温退火热处理法的工艺原理及其在中原化肥厂２ 台４ ０００ ｍ ３ 薄壁大型氨球罐焊后消除焊接残余应力中的应用。

面向多级逻辑的低功耗有限状态机状态分配

状态分配在低功耗有限状态机设计中已经被证明是很有效的方法.该文针对有限状态机多级组合逻辑实现提出了一个新的成本函数,并利用整体退火遗传算法来进行状态码的搜索,通过减少电路的开关活动性和组合逻辑部分的面积来达到功耗的降低.对25个有限状态机标准测试电路进行面积和功耗的测试表明:与已发表的针对面积和功耗优化的算法相比,该文所提出的算法不但在功耗降低上具有较大的改进,在面积改善上也具有一定的优势.

D406A高强钢焊接残余应力测试

采用小孔测试法,对D406A低合金高强钢钨极氩弧焊及不同热处理状态下的残余应力进行了测试研究。结果表明:D406A低合金高强钢钨极氩弧焊在焊缝及其附近会产生约460MPa的残余应力;采用650℃下保温10min的局部热处理是较为合理的工艺,可达到整体去应力退火的效果,而且可以避免焊接工件表面严重脱碳、降低焊接结构强度的危害。

遗传算法收敛率的下鞅分析

通过鞅论分析来给出遗传算法的收敛率 ,这种分析方法的优势在于它不依赖于染色体的编码形式如常用的二进制形式 ,也不依赖于转移矩阵及其特征值的分析 ,它只以概率来给出遗传算法的收敛率 ,在形式上更加简单明了 ,这是鞅分析优于其它分析如马尔可夫链分析的独特优势 .本文分别对在一定条件下收敛的杰出遗传算法和整体退火遗传算法给出了收敛率的概率形式o( 1- mNn · sNn)和o 1N +N0+( 2 - cN0n - mN0n)e(Δ-δ) /Tn .

考虑心理压力和体力消耗的混流装配线平衡问题

针对工人作业状态影响生产系统效率与质量的问题,考虑了操作者的心理压力和体力消耗约束,并基于操作者空闲率和作业姿势对约束进行了修正,以最小化有效工作站数量、装配线平衡指数为目标,建立了考虑人因约束的混流装配线平衡优化模型。采用改进遗传算法对模型进行求解,利用基于整体退火机制的选择操作,并结合自适应算子与灾变机制,改善了遗传算法的种群早熟和后期收敛速度的问题。通过两种规模的算例验证了模型的有效性与算法的求解性能。算例结果表明,考虑人因因素能够在保证装配线平衡的同时,进一步均衡工作站的人体负荷,更好地满足操作者的心理与生理需求,进而提高操作者的作业稳定性和作业效率。