直接搜索—模拟退火算法在水质模型参数识别中的应用

在研究新近发展起来的模拟退火算法及其各种改进算法的基础上,提出并构造了一种能识别水质模型参数的、以记忆为基础的直接搜索—模拟退火算法,并在O connor水质模型参数识别的实例应用中,得到了更优的全局最优解,为水质模型参数识别提供了一条新途径。

直接搜索模拟退火法在水污染控制系统规划中的应用

在研究新近发展起来的模拟退火算法及其各种改进算法的基础上,提出并构造了一种水污染控制规划的以记忆为基础的直接搜索 模拟退火算法(DSA),并将其应用于新疆乌鲁木齐水磨河排放口最优化处理规划中,在满足水质要求的同时,得到了更优的全局最优解。DSA具有编程简单、易实现、运算效率高、运用方便、结果稳定等优点,为水污染控制系统规划提供了一个新的方法,具有很好的应用前景。

改进模拟退火算法在配气凸轮机构优化设计中的应用

对内燃机配气机构设计的优化求解方法,学者们提出了许多算法。文章在研究新近发展起来的模拟退火算法及其各种改进算法的基础上,提出并构造了一种以记忆为基础的直接搜索-模拟退火算法(DSA)。并将其应用于内燃机配气机构设计中,得到了更优的全局最优解,且DSA具有编程简单、易实现、运算效率高、运用方便、结果稳定等优点,为内燃机配气机构设计提供了一条新的优化途径。

VLSI标准单元布局问题的增强型混合遗传模拟退火算法

提出有效处理百万个VLSI标准单元布局问题的混合遗传模拟退火算法.首先采用小规模种群、动态更新种群和交叉局部化策略,并协调全局与局部搜索,使遗传算法可处理超大规模标准单元布局问题.然后为进一步提高算法进化效率和布局结果质量,将爬山和模拟退火方法引入遗传算法框架及其算子内部流程,设计高效的线网-循环交叉算子和局部搜索算法.标准单元阵列布局侧重使用爬山法,非阵列布局侧重使用模拟退火方法.Peko suite3、Peko suite4和ISPD04标准测试电路的实验结果表明,该算法可在合理运行时间内有效提高布局结果质量.

改进模拟退火算法在物流优化中的应用

考虑到客户对送货时间的要求,在现有物流优化中无时间约束的选址-库存-路径模型上进行拓展,引入了软时间窗,建立了带软时间窗的选址-库存-路径问题模型,并设计了内嵌禁忌搜索的改进模拟退火算法对模型进行求解。最后,实例演算的结果证实了模型的科学性和算法的有效性,通过与禁忌搜索和模拟退火算法分别进行比较,表明了本文的算法较这两种算法的优越性。

基于遗传算法的二维模糊C-划分最大熵SAR图像分割

在合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar)自动目标识别中,图像分割的好坏直接影响目标的识别性能。本文将二维模糊最大熵方法应用于SAR图像,并根据SAR图像的特点,对其进行了改进。为了快速搜索到最优参数,采用了遗传算法和模拟退火方法进行全局寻优。实验结果表明,本文方法可有效地对SAR图像中的人造目标进行分割,并且具有执行时间短、鲁棒性强的优点。

人大代表直接选举选区划分模型及其算法

考虑人大代表直接选区划分的4点约束:区域完整性、选区连通性、人口均等性、选区大小及选举费用,建立一个服从多项约束的0-1非线性规划模型.用有记忆的模拟退火算法求解该问题,自动实现公正无偏的选区划分.

两级选址-路径问题的大规模邻域搜索模拟退火算法

针对目前越来越普遍的多级配送模式,建立以总成本最小为目标函数的两级选址-路径问题模型,并提出了大规模邻域搜索模拟退火算法进行求解.在模拟退火算法框架中,嵌入大规模邻域搜索过程,包含破坏、重组和局部搜索方法,从而进一步提高算法在解空间中构建邻域的范围.采用两级选址-路径问题标准算例对算法求解效果进行验证,并与标准模拟退火算法和国际已知最优解进行对比.结果显示,所建模型和算法正确有效,并且在求解大规模问题时算法能够取得相对更好的优化结果.

基于DSA-FEM的航空发动机复合材料机匣优化方法

阐述了一种基于直接搜索模拟退火算法(direct simulated annealing,DSA)和有限元方法(finite element method,FEM)的复合材料层合结构的优化方法。对某型航空发动机机匣质量进行质量优化,优化目标为在保证机匣安全的前提下,尽可能减轻机匣质量,优化变量为铺层数和铺层角度。本文详细阐述了DSA优化方法结合FEM的实施步骤,并提出了一种基于多铺层组的复合材料优化技术。结果表明:DSA优化算法非常有效地减轻了机匣的质量。

考虑释放时间的单机JIT调度问题

本文主要研究二级供应链中的生产-库存-直接配送协同调度问题,其中存在一个制造商和多个零售商,制造商根据订单进行生产,然后将产品配送给零售商。该类问题可以抽象为考虑释放时间的单机JIT调度问题。借助于禁忌搜索算法,本文提出了求解问题的CTA-TS算法,并通过大量的实验数据与已有算法进行比较,说明了本文提出算法的有效性。

应急物流系统LRP的双层规划模型及算法

针对洪涝、地震等自然灾害发生后的应急物流配送系统优化问题,考虑到政府和企业共同参与、分散决策的特点,建立了一个设施定位-运输路线问题(LRP)的双层规划模型,以应急物流系统消耗总时间最少为上层目标,以配送成本和时间惩罚成本之和最小为下层目标。根据该模型上下层独立决策而又相互影响的特点,设计了一种带启发式规则的两阶段混合模拟退火算法,一阶段禁忌搜索确定可行应急配送中心集合,贪婪就近原则构建初始解,交换编码搜索邻域可行解,记录并更新过程最优解,累加装卸和行驶时间并随最优解输出作为上层决策的依据。最后给出算例和对比算法,验证了模型的有效性和算法的可行性。