快速公交线路组合频率优化的禁忌模拟退火算法仿真

针对快速公交(BRT)线路组合的频率优化目标,建立了兼顾公交运营效益和乘客服务要求的BRT运营作业安排数学模型。根据问题的特点,将禁忌算法与模拟退火算法相结合,对BRT线路组合的频率进行优化。多次仿真运算结果及分析表明,该算法具有比禁忌算法、模拟退火算法都更好的效率,是解决该类问题的一个有效途径。

波阻抗反演的快速模拟退火算法

波阻抗反演是储层参数及砂体预测不可缺少的内容,在地震勘探中占有重要位置.使用快速模拟退火算法(FSA)进行波阻抗反演,能避免目标函数值陷入局部极值区并可获得全局最优解.因此,用快速模拟退火算法进行波阻抗反演,并通过理论模型试算和实际资料的反演验证了该算法的应用效果.结果表明,FSA反演结果不依赖于初值,FSA收敛速度比常规模拟退火算法(SA)收敛速度更快,井点处的波阻抗反演结果与测井数据基本吻合.

基于极快速模拟退火算法的地层横波各向异性反演

介绍了利用正交阵列偶极子声波测井资料反演地层横波各向异性的计算过程,研究了极快速模拟退火算法在阵列偶极子声波波形反演处理中实现全局寻优的方法。利用基于极快速模拟退火算法自主编制的软件对多口井的正交阵列偶极子声波测井资料进行了处理。结果表明,极快速模拟退火算法无论是在计算精度还是在计算速度上都达到了对阵列偶极子声波进行波形反演的要求,可以用于正交阵列偶极子声波测井资料的实际处理。

一种基于快速分解模拟退火算法的数据聚类算法

把求解数据聚类问题转换为一个图形分割寻优问题,提出一种基于快速分解模拟退火算法的数据聚类算法。实验结果证明,快速分解模拟退火算法退火时间短,收敛速度快,磁盘开销小,把它应用于数据聚类中,可以获得较好的聚类结果。

非常快速模拟退火算法在相关声纳测速中的应用

尽管传统的模拟退火算法是一种全局寻优算法，但是存在收敛速度较慢的缺陷。本文提出了采用非常快速模拟退火算法实现相关声纳测速的方法，该算法采用依赖于温度的似Cauchy分布产生新的扰动模型，通过改变模型扰动、接收概率和降温方式来加快模拟退火算法的收敛速度，仿真结果证明了该算法的有效性。

基于模拟退火算法的快速匹配场处理

【摘要】匹配场被动定位具有优于传统被动定位算法的性能，但其对环境的依赖性和运算量大的缺点严重制约了算法的应用。为了减小匹配场处理的运算量，引入了传统模拟退火算法（CSA）对观测海域全局寻优，提出一种基于模拟退火算法的快速匹配场被动定位算法（CSA—CMFP）。通过大量仿真实验从算法的执行时间、定位精度、收敛性能等多方面验证了新算法的有效性。从仿真结果看，算法的运算速度是常规匹配场处理（CMFP）的2～8倍。

基于快速模拟退火算法的地图微缩研究

对于一副大比例尺数字地图,其内容必定非常丰富,如景点,学校,医院,等点类要素,河流网,道路网等线类要素,当要缩小显示一个城市的整体风貌时,各类图元要素就会叠加在一起,显示效果比较差。为解决这一问题,采用快速模拟退火算法对显示的要素进行择优选取,达到既能显示城市的整体风貌,又能简明的显示相对重要的点、线类图元。

基于快速模拟退火算法的混凝土热学参数反演分析

就混凝土温控防裂的复杂问题,需要进行参数反演识别,进而开展施工反馈研究,调整温控防裂方法,指导工程混凝土的现场施工。混凝土热学参数反演问题可作为一个优化问题,经比较模拟退火优化算法能够在混凝土热学参数识别的反演计算中得到相对快速的收敛解。针对此开发了计算程序并在一实际水闸工程的施工中进行了成果的应用,使16孔的水闸工程在严寒季节中顺利建成,且没有出现裂缝。

基于快速模拟退火算法的可切割布图规划方法

为了提高基于经典模拟退火算法的可切割布图规划方法的效率和效果,提出了一种动态改变温度下降比例来实现快速模拟退火算法的可切割布图规划方法,并将提出的方法应用于MCNC基准电路进行测试.实验结果表明该算法可以提高搜索优化解的效率和效果.

非常快速模拟退火算法在椭偏数据处理中的应用及其改进策略研究

对比模拟退火算法介绍了非常快速模拟退火算法的流程,并使用非常模拟退火算法计算了椭偏数据。计算结果证明非常模拟退火算法的计算精度有所提高。然后分析了算法的退火计划和模型扰动,提出了算法的改进策略。

基于快速模拟退火组合优化算法的故障诊断

提出了快速模拟退火组合优化算法 ,建立了TE故障诊断模型 ,仿真结果表明 ,快速模拟退火组合优化算法的故障诊断能力比模拟退火算法好 ,值得进一步研究 .

粒子群-快速模拟退火算法在路径规划中的应用

路径规划一般包括环境建模、路径搜索、路径平滑三个步骤,但在路径搜索过程中规划结果往往受到障碍物大小、地理位置差异等不定因素的影响。针对避障小车在两个地点间寻找无碰撞路径的问题,提出了PSO-FSA,即粒子群-快速模拟退火算法。算法将传统粒子群算法中的惯性权重改变为正弦自适应的形式,同时采用快速退火的模式解决模拟退火过程中迭代速度过慢问题,从而得到避障小车的最优路径。结果表明:与传统粒子群算法相比,粒子群-快速模拟退火算法能够增强粒子群搜索过程中跳出局部最优解的能力,提高了算法的收敛精度,同时也能够保证粒子群的多样性不受影响,具有良好的应用性。

解决Job Shop调度问题的模拟退火算法改进

模拟退火算法是较常用和较理想的解决车间作业调度问题的方法,但由于算法本身的限制和JSP问题的特殊性,其效能难以很好地发挥。该文提出了2种针对JSP问题的改进模拟退火算法:回火退火算法和快速模拟退火算法,前者可以提高最终解质量,后者可以提高算法的运行速度;并以Matlab为工具进行了仿真实验,获得了较好效果。

基于快速模拟退火的遥感数据处理调度方法

为了对多源遥感数据的处理任务进行有效的调度和管理,提高处理资源的利用率,根据遥感数据处理任务调度问题的特点,建立了遥感数据处理任务调度的数学模型。设计了两大类邻域结构:整体变换(包括整体再分配和整体交换)和局部变换(包括局部再分配和局部交换),并采用快速模拟退火算法对模型进行求解。最后给出实例与启发式算法的结果对比,验证了算法的有效性。

基于模拟退火的快速运动估计方法

提出了一种基于模拟退火的快速块匹配运动估计方法。该方法根据运动估计的特点,对传统的模拟退火算法初始点的选取、搜索策略等进行了改进,在保证估计精度的前提下,提高了估计速度。

利用模拟退火优化快速反射镜控制策略

由于快速反射镜(FSM)系统在不同应用场合下需要不同有效带宽和闭环带宽,本文基于压电FSM控制系统建立系统模型,通过分析系统光轴抖动情况,对FSM控制算法进行了优化。首先,测得系统闭环Bode图,利用模拟退火算法求取系统传递函数;然后,结合辨识模型与模拟退火算法,提出了一种满足不同应用场合的全局最优PID控制器。最后,通过阶跃响应测试验证辨识模型的正确性,通过闭环实验测试验证最优控制器的有效性。结果表明,辨识模型与实际系统在中低频段符合得很好,阶跃响应曲线基本一致。采用最优控制器控制的系统有效带宽为35 Hz,闭环带宽为70Hz,跟踪精度提高了47%,基本满足当前实验环境下对FSM性能的要求。提出的系统显示良好的低频跟随能力和高频干扰抑制能力,跟踪精度高,器件损耗小。

基于模拟退火算法的微流控芯片结构优化设计

提出了利用快速序列对(Fast SP)算法生成模拟退火(SA)算法的初始器件布局方案,同时,改进SA算法降温速率函数,对生成解进行广域搜索的方法,提高了微流控芯片设计的质量和效率。实验结果表明:与现有方法比较,所提算法在芯片总面积上平均减小19.7%,在流道总长度上平均减小14.1%,在流道交叉点数量上平均减少25.8%。所提算法优化了芯片的结构,解决了芯片面积大、流道长及交叉点多等引起的芯片结构不合理的问题。

基于精英策略的多目标模拟退火算法

在本文提出的新算法中,以模拟退火方法为进化手段,为了保证解的收敛性与多样性,运用快速非支配排序和密度比较算子,并利用精英策略,保存最优解。对新算法加以实现,最后对其结果进行评价。

大型星座混合模拟退火遗传算法测控任务规划

提出了一种基于拥挤度的混合模拟退火多层编码遗传算法,用于解决大型星座的测控任务规划问题。首先,建立了大型星座测控问题的约束满足模型,对任务规划过程中的各种约束条件和优化目标进行了形式化描述。第二,采用多层编码的方法建立测控方案与解空间的对应关系,并采用遗传算法的启发式方法进行全局搜索。第三,为了增加种群的多样性并加快收敛速度,在每代进化结束后对种群中最优的部分个体进行基于拥挤度的模拟退火。超180颗卫星,32个地面测控天线的真实大型星座测控任务规划试验表明,基于拥挤度的混合模拟退火遗传算法的任务完成率高达99%,归一化综合收益大于0.9,算法运行时间小于15 min,验证了该方法具备工程实用价值。

基于快速EM算法和模糊融合的多波段遥感影像变化检测

提出了一种基于快速EM(expectation maximization)算法和模糊融合的多波段遥感影像无监督变化检测方法.该方法首先对各波段差异影像采用基于直方图分析的快速EM迭代算法获取变化分类阈值和变化信息,随后对各波段的变化信息进行模糊融合和判决,生成最终的变化检测图.利用真实的多波段遥感影像进行了实验,本文方法在运行时间和检测效果两个方面都具有优越性.