基于SAS算法的飞行器低空突防三维航路规划研究

SAS算法的各个主要搜索参数对飞行器航路规划的结果影响关系复杂,论文在对低空突防三维航路规划进行仿真实现的基础上,对最小步长搜索步长、扩展节点数、代价函数权重、最大飞行高度、最大转弯角等主要搜索参数进行了多组数据仿真对比,分析了各个参数对低空突防航路规划结果的影响关系,对于基于SAS算法进行飞行器航路规划的改进和优化具有参考意义。

基于SAS算法的三维多UAV协同航迹规划方法

在实际应用中航迹规划着重考虑的是规划出的航迹应具有良好的可靠性能,针对多UAV协同航迹规划有多个约束条件且环境复杂、规划耗时长等问题,使用智能算法解决多UAV协同航迹规划问题无法确保规划航迹的可靠性能。因此,提出了一种启发式SAS算法,用以解决此问题。仿真结果证明,使用该算法规划出的航迹具有较高的可靠性。

基于SAS算法的直升机应召搜潜航路规划研究

直升机应召搜潜任务能否顺利完成的重要条件是航路规划是否最优,而这又取决于采用的算法是否适用。结合直升机应召搜潜任务特点,对可用于直升机应召搜潜航路规划的算法进行了分析筛选,给出了约束条件,采用SAS算法进行了计算,仿真结果说明SAS算法适用于直升机应召搜潜航路规划,对部队有效提高作战、训练效果具有一定的参考价值。

双列杂交育种法配合力效应估计及其显著性检验的SAS实施

进行了应用SAS过程解决格里芬双列杂交育种方法2的配合力效应估计及其显著性测验问题的研究。主要应用transpose过程、merge语句、统计代换gi=(1/(p+2))(hi-2zh/p)和sij=xij-(hi+hj)/(p+2)+2zh/((p+1)(p+2))等,以及函数probt(t,df)、tinv(p,df)、lag( )等,并以实例说明具体计算方法。

SA-APSO算法及其在变压器油中局部放电超声定位中的应用

针对基本粒子群算法(particle swarm optimization algorithm,PSO)局部寻优能力差及易早熟收敛的情况,提出一种融入模拟退火思路的自适应粒子群混合算法(simulated annealing-adaptive particle swarmoptimization algorithm,SA-APSO),在惯性权重变化-自适应粒子群基础上融入退火思想,以一定的随机概率接收最优值,能有效提升全局寻优能力并克服早熟收敛现象。利用测试函数进行的仿真结果表明SA-APSO算法在结果精度及稳定度上明显优于基本PSO。并将其应用于变压器油中局部放电的定位计算,将结果与基本PSO及自适应粒子群进行比较,结果表明基于SA-APSO的变压器油中局部放电超声定位方法能够实现全局精确定位,且结果稳定,综合误差小于3.7 mm。

电网无功电压综合控制的改进SA算法

简述了电网无功电压综合控制的必要性,根据电力系统实际运行情况及模拟退火(SA)算法自身的特点,就编码方式、状态产生函数、状态接收函数、初温、温度更新函数以及内、外循环终止准则等主要问题提出了改进SA算法。通过IEEE标准系统的仿真,说明改进SA算法具有搜索效率较高,原理及实现简单,速度快等优点。

基于SA算法的灰色Verhulst模型在软土路基沉降预测中的应用

公路软土路基在施工完成后会产生较大的工后沉降,对后期的车辆通行有一定的影响,因此对软土路基的沉降预测进行了研究。根据实际工程中所测得的沉降数据,利用python编程语言的科学计算库,建立了非等时距灰色Verhulst模型。采用SA算法(模拟退火算法)对模型进行优化,求得模型参数的最优解和最终沉降量,给出了路基随时间变化的沉降预测曲线,并与传统非等间隔灰色Verhulst模型曲线进行了对比和误差分析。结果表明:经SA算法优化后的模型能更好地反映软土路基的沉降规律,可较好地应用于软土路基的沉降预测研究中。

基于SA算法的舰艇舱室三维优化布置设计

本文介绍了某型舰艇指挥舱室优化布置设计中ＳＡ算法的相应参数选取方法，它较常 规的优化算法具有更好的计算特性，通过将该算法与ＣＡＤＤＳ５平台结合完成了该类型 舱室的三维优化布置设计。

SA-BP融合算法在教学质量评价模型中的应用

用于训练BP神经网络的反向传播算法(BP算法)易陷入误差局部极小。本文引入模拟退火算法(SA算法)改进BP算法的全局寻优能力,给出了SA-BP融合算法的具体步骤,并应用于教学质量评价模型的构建,应用结果表明了该模型相对传统BP神经网络具有更高的精确度。

基于RSM-SA算法的激光熔覆参数多目标优化

为获得激光熔覆Inconel718粉末在Q690上的最佳熔覆工艺参数,设计响应面法中的BBD(Box-Benhnken Design)实验组合。构建输入变量(激光功率、扫描速度、送粉速率)与响应值(稀释率、热影响区深度、显微硬度)之间的非线性拟合关系,运用模拟退火算法进行寻优。对找到的最优工艺参数进行实验验证,并与同组试件进行响应值比较。结果表明:确定最佳工艺参数为激光功率1800 W、扫描速度17 mm/s、送粉速率2.6 r/min。最佳工艺参数下的试件热影响区深度减小了9.3%,稀释率降低了17.8%,显微硬度增大了7.2%。经实验验证,确定了一种寻找最优工艺参数的方法,对实际生产具有指导意义。

基于SAPSO算法的集成型三端口变换器回流功率优化

占空比加双重移相控制下的交错并联Buck-Boost和双有源全桥集成的三端口变换器功率密度高、工作方式灵活、应用广泛,但是由于控制方式较为复杂,回流功率高也成为其发展的瓶颈。针对该集成型三端口变换器工作过程中存在的功率回流问题,分析了回流功率产生原理,建立了此变换器传输功率与回流功率数学模型,得到了回流功率与占空比和移相占空比的关系方程;基于此方程,采用模拟退火粒子群算法对占空比与移相角进行优化。通过运行工况为输入电压100 V、输出电压48 V、开关频率20 kHz的仿真与实验结果表明:所提方法可以实现减小回流功率的目标回流功率减少近13%,与模拟退火算法相比,该方法使集成型三端口变换器的回流功率明显降低。

基于GRA-GASA-SVM的煤层瓦斯含量预测方法研究

为提升煤层瓦斯含量预测精度,提出一种采用遗传模拟退火算法混合优化支持向量机(SVM)参数的瓦斯含量预测模型(GRA-GASA-SVM模型)。该模型将GA和SA整合为遗传模拟退火算法协同优化SVM的参数,以解决传统网格寻优算法取值范围无法确定和单一智能算法优化程度有限等问题。利用灰色关联分析(GRA)压缩数据集维度,建立瓦斯含量预测参数体系并作为GASA-SVM的输入数据集。结果表明:SVM模型、GA-SVM模型和GASA-SVM模型10折交叉验证瓦斯含量预测总平均相对误差分别为15.98%、13.55%和10.58%。相比SVM模型和GA-SVM模型,GASA-SVM模型预测稳定性更优、预测精准度更高且对新样本泛化能力更强。

基于PSO和SA多子群分层并行的智能分布式算法

针对PSO算法全局收敛性差、搜索精度不高,SA算法收敛速度慢,求解时间随着问题规模的增大和复杂急剧增加的问题,提出一种PSO和SA多子群分层并行的智能分布式算法。算法底层是一个采用模拟退火策略搜索全局最优解的子群;上层是一系列粒子子群,采用粒子群优化算法搜索策略,贡献局部最优解。算法从种群个体的组织结构出发,将局部搜索和全局搜索分离,使得PSO算法和SA算法融为一体,解决了算法收敛速度快和全局收敛能力强之间的矛盾。PSO-SAHP算法具有全局收敛性,算法在求解离散型的车间作业调度问题和连续型的Benchmark函数优化问题中,与单一智能优化算法相比,具有良好的可扩展性。这对于求解高度复杂的分布式问题,具有一定的工程意义。

基于SA算法的造纸厂热能负荷优化调度的研究

本文针对造纸厂中能耗大的间隙式设备蒸球提出了组合优化的调度方法，给出了蒸球的动态数学模型，同时运用扩充了接受准则的模拟退火（SA）算法进行了求解。最后给出的仿真结果证明了该方法能在满足纸浆实际需要的前提下节能降耗。

采用模拟退火算法的Elman网络及在热工过程建模中的应用

文中采用了模拟退火算法对Elman网络的前馈和反馈权值进行优化,避免了其陷入局部最小值,在网络的训练过程中无需人为的反复调整反馈权植,并将其应用于建立热工过程的非线性模型。仿真研究表明,无需复杂的网络结构,采用SA算法的Elman网络模型能够很好的适配热工过程对象,并有较好的泛化能力。

一种无监督的遥感图像分割新算法研究

由于遥感图像中存在边缘混叠和斑点噪声等问题,基于经典的马尔科夫随机场模型的分割算法效果并不太理想。本文针对遥感图像分割中某些像素分类的不确定性,将模糊MRF模型引入遥感图像分割领域,构造了基于MAP-FMRF的分割框架,提出了新的模糊MLL模型,在充分结合空间信息的同时利用灰度和纹理共同构造特征空间,以修正的EM算法结合SA算法获取全局最优解,实现无监督分割,实验对比证明该方法准确率更高。此外,文中还设计了一种新的优化方案以提高分割的效率。

基于遗传算法和模拟退火算法优化神经网络的铁路营业里程预测

提出应用遗传算法(GA)和模拟退火(SA)优化神经网络预测铁路营业里程.采用3层前馈神经网络实现铁路营业里程的时间序列预测,输入节点数为5,隐层节点数为8,输出节点数为1.对神经网络的连接权重和节点阈值的确定,采用GA和SA算法相结合的混合优化学习策略.两种算法结合时,SA算法处于外层,GA处于内层.GA采用实数编码,把要确定的神经网络节点连接权重和节点阈值作为基因串.数值计算结果表明混合优化的神经网络的学习速度和精度都比单纯BP算法得出的结果好.因此,用GA-SA混合优化的神经网络预测铁路营业里程是可行的.

统计启发式搜索算法在函数优化中的应用

本文讨论统计启发式搜索算法在优化计算中的应用，主要是函数求优化．为此引入新的ＭＡＸ统计量，构造相应的ＳＡ算法（称之为ＳＡ（ＭＡＸ）算法），并分析了新算法的精度和计算复杂性．最后给出计算机模拟的结果，以验证理论的正确性．

混沌模拟退火算法在无功优化中的应用

为了更有效地改进处理无功优化问题的方法,提出了混沌模拟退火(CSA)算法,该算法是一种基于混沌变量的改进模拟退火算法,结合了混沌算法的全局遍历性和模拟退火算法的启发式规则,在模拟退火算法的搜索过程中加入了混沌算法的优点。利用混沌算法确定算法的初始温度,有效地减小了搜索空间,同时利用混沌算法确定模拟退火算法中的扰动准则,使算法有效跳出局部最优解。最后将混沌模拟退火算法应用于电力系统无功优化中,通过对IEEE 6和IEEE 30节点以及实际129节点系统的仿真验证了该算法应用的有效性。

退火遗传算法优化的神经网络在销售预测中的应用

将遗传算法(GA)和模拟退火(SA)优化的神经网络应用到制造企业的销售预测中.预测采用三层前馈神经网络,其中神经网络的连接权重和节点阈值的确定使用GA和SA算法相结合的优化学习策略.GA采用实数编码,把要确定的神经网络连接权重和节点阈值作为基因串.实例数值计算表明该种算法的神经网络的学习速度和预测精度都比单纯BP算法得出的结果好,适合于制造企业的销售预测.