模拟退火算法

摘要： 模拟退火算法(SA)是一种经典的随机搜索优化算法.本文在传统模拟退火算法的基础上加入记忆功能,并将其用于软钢阻尼器的排布优化分析中.基于一个框架结构算例,采用不同的优化目标对软钢阻尼器的排布方案进行优化分析.研究表明,模拟退火算法能够较为有效地求解软钢阻尼器的排布优化问题,但为了避免由于初始温度及降温速率等因素对优化结果产生影响,建议选取不同的初始温度、降温速率进行多次求解,并取最佳的一次优化结果作为最终的软钢阻尼器优化排布方案.采用不同的目标函数进行优化可以得到不同的优化结果.经过阻尼器优化排布后的结构具有明显优于无控结构及阻尼器均布情况下结构的抗震性能.

摘要： 公交车辆排班问题是指根据发车时刻表确定车辆发车时间,以使车辆发车时间覆盖发车时刻表中所有的时刻点,同时最小化某些性能指标.本文提出一种基于模拟退火算法的公交车辆排班方法.首先,设计了一种编码方法表示问题的解;然后,设计了解的评价方法;最后提出一种模拟退火算法来获取问题的优秀解.利用北京公交集团实际公交运营数据对该方法进行验证,实验结果表明与人工排班相比,本文方法可在短时间内生成高质量的车辆排班方案.

摘要： 甩挂运输通过卡车与挂车之间的拖带和分离,实现了装卸过程和运输过程的并行化,其路径规划对于物流企业降低运输成本和提高运输效率有着重要意义.本文提出了甩挂运输路径规划问题的整数规划模型,并利用基于模拟退火算法的两阶段启发式算法进行了求解,最后通过对随机生成的问题算例进行仿真实验,说明此算法解决该甩挂运输路径规划问题的适用性.

摘要： 随着可再生能源渗透率的不断提升,其间歇性、波动性等特性对电力系统的安全可靠运行带来严重挑战,微电网技术是解决上述问题的一个核心技术手段,但是如何有效地进行微电网的能源管理仍然是目前研究的热点.本文设计了共享储能社区微电网能源管理框架,建立了微电网系统模型,并且提出了基于Stackelberg博弈的能源管理数学描述,设计了基于模拟退火算法的分布式求解算法,最后,通过仿真实验验证了上述算法的有效性.

摘要： 基于两景ALOS PALSAR影像,利用D-InSAR技术,获取了20071210～20080125时段某矿区的地表沉降形变场.然后采用D-InSAR监测值,提取该回采时期矿区工作面超前影响角,并与实测数据求取值进行对比,结果表明,利用D-InSAR技术求取工作面超前影响角是可行的.利用基于模拟退火算法(SA)的概率积分参数反演方法,求取了矿区工作面非充分采动下的概率积分参数,求参结果表明,利用基于SA的概率积分参数求取方法进行矿区概率积分参数求取是可行的.研究成果对矿山开采沉陷D-InSAR监测具有重要参考价值.

摘要： 本文提出了一种基于粒子群算法、遗传算法和模拟退火算法混合的优化算法,并应用于水库群的梯级调度优化研究中.本算法以粒子群算法群体协作的反馈机制、随机搜索的性态多样性思想、优良的全局搜索能力、并行计算性及较强的鲁棒性为基础,进行问题空间的全局寻优;在个体的局部寻优行为中,引入遗传算法来优化搜索路径,避免陷入早熟问题.同时针对高维空间下的变量约束条件,借鉴模拟退火算法思想,在目标函数中构造了惩罚因子,使得带约束问转化为了纯粹的优化问题.经实例验证,本算法具有普遍的梯级调度优化解决能力,并与传统的遗传算法及人工粒子群算法相比,具有更好的精度、收敛速度和寻优能力.

摘要： 针对如何将虚拟机合理的放置在服务器上,实现云环境下资源的高效分配并兼顾减低能耗这一问题,提出了一种基于模拟退火算法的动态云资源分配方法.首先,研究和建立了服务器运行能耗模型和虚拟机动态放置模型,为能耗优化研究提供基础.然后综合考虑系统性能要求、能源消耗等因素,将资源分配与能耗优化结合起来,形成虚拟资源分配能耗优化模型.最后使用模拟退火算法,自适应地计算出分配权重向量,有效地提高资源利用率,从而降低能耗.对比实验结果表明,该方法能在较短的时间内确定虚拟机放置策略,给定虚拟资源相同情况下,完成用户任务的同时能耗更低.

摘要： 在复杂电磁环境中进行频率指配是频谱管理中相当重要且困难的研究课题.本文总结分析了智能优化算法如模拟退火算法、遗传算法、蚁群算法等的特点以及在频率指配问题中的应用.并将模拟退火操作与遗传操作相结合,遗传算法与蚁群算法相结合进行了理论分析,结果表明组合算法克服了单一算法的不足,有效避免了陷入局部最优,加快了收敛速度,为传统优化技术难以处理的组合优化问题提供了切实可行的解决方案,对于求解大规模无线电网络的频率指配问题具有较好的参考价值.

摘要： 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.

摘要： 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.

摘要： 本发明实施例提供了一种基于改进模拟退火算法的作业调度方法和装置，本发明实施例中，通过构建作业调度的数学模型，并对数学模型设置至少一个约束，然后通过启发式算法对所述数学模型进行求解，获得初始调度方案，最后基于改进模拟退火算法和所述初始调度方案对所述数学模型进行求解，获得最终作业调度方案。本发明实施例中设计了启发式算法进行初始调度方案的求解，提高了初始解的质量，减少了前期大量不必要的搜索；设计了改进模拟退火算法进行作业调度方案的求解，能够较好避免陷入早熟和重复计算，加大了跳出局部最优解的概率，同时提高了算法的性能。

摘要： 本发明公开一种基于改进模拟退火算法的片上网络映射方法，首先通过KL二分算法进行IP核到片上网络节点的映射，并将其作为模拟退火算法的初始化映射，这样就增大了模拟退火算法得到更接近最优解的解决方案的概率，然后在进行模拟退火算法，并且在模拟退火算法的迭代过程中增加记忆功能，将当前最好的状态记忆下来，以避免遗失当前最优解，从而求出全局近似最优解。通过所述映射方法，使系统的功耗得到优化。

摘要： 本发明公开了一种基于模拟退火算法的I/Q不平衡校正方法，包括：(1)利用Cordic信号发生器产生正交的I路数字基带信号I和Q路数字基带信号Q；(2)对I信号和Q信号依次进行I/Q幅度预校正、I/Q相位预校正、DAC数模转换、低通滤波、上混频处理后，合路处理后的I信号和Q信号，获得合路信号；(3)对所述合路信号依次进行下混频、低通滤波、ADC模数转换、自平方计算、积分抖落后，获得不平衡程度信号；(4)利用模拟退火算法调整I信号和Q信号和I路信号相对Q路信号的相位误差θ，以使不平衡程度信号值逼近0；(5)循环执行步骤(1)到步骤(5)的过程，直至满足模拟退火算法完成搜索迭代条件。

摘要： 本发明公开了一种超密集小蜂窝网络中基于模拟退火算法频谱分配方法，利用小蜂窝用户之间的干扰关系创建干扰矩阵，再根据干扰矩阵创建干扰关系无向图，并根据模拟退火算法求解干扰图中最大团，去掉已经构成团的点，再次寻找最大团，直到无团就停止算法。将频谱按照团的数量和非团用户数量之和分割成子带，最后对用户进行频谱分配，本方法能显著降低频谱分割，增加频谱利用率，提升整个网络的吞吐量。

摘要： 本发明公开了一种基于遗传模拟退火算法和混沌映射的彩色图像加密方法，其特征在于，包括如下步骤：1)生成整数序列；2)对明文图像I中的R、G、B三层进行选择和交叉操作；3)对交叉序列各层执行基于模拟退火算法的置乱操作；4)判断是否执行变异操作；5)获得最终加密图像E。这种方法能增强图像信息的安全性，提高加密处理的效率，能增强图像的鲁棒性，这种方法安全性高，可以抵抗常见图像攻击。

摘要： 本发明公开一种基于模拟退火算法的连续下降进近油耗优化方法，首先分析航空器连续进近下降飞行过程，构建连续下降进近标称航迹运控模型，通过历史航迹数据和气象数据对模型进行校正；其次，分析目标机场的标准仪表进场程序和PBN进近程序，确定航空器连续下降过程中受到的约束条件，划设连续下降进近油耗过渡空间和油耗进近空间，消除不可行的过渡航迹；最后，梳理影响航空器进近阶段油耗的各类因素，建立航空器连续下降进近油耗优化模型，通过模拟退火算法对模型进行优化求解。此种方法可优化连续下降进近的燃油消耗，可根据航空器性能、初始状态和气象条件，动态调整其连续下降进近的航迹，为航空器在终端区下降阶段的节能减排提供相应参考。

摘要： 本发明涉及一种基于模拟退火算法的含电动汽车微电网的优化调度方法，包括以下步骤：S1、以微电网系统运行耗能最低和环境治理成本最低为目标，建立可再生能源、储能设备、微燃机和电动汽车的微电网数学模型；S2、利用模拟退火算法改进的粒子群优化算法求解微电网数学模型，得到最优的微电网调度方法。与现有技术相比，本发明考虑了接入电动汽车对微电网调度运行的影响，特别是在电动汽车数量多情况下，重新建立了微电网优化调度模型；同时应用了参数自适应算法，利用模拟退火算法的变异特性对传统PSO算法进行了改进利用改进的PSO算法进行求解，与传统PSO算法比较表明改进的算法能有效的提高了算法的运算效率及寻优能力。

摘要： 本发明涉及一种基于模拟退火算法的汽油机在线标定方法，汽油机分别连接有测功机、汽油机控制单元和油耗仪，方法包括以下步骤：燃油消耗率采集步骤：获取汽油机的控制参数，通过测功机、汽油机控制单元和油耗仪获取该控制参数对应的燃油消耗率；汽油机在线标定步骤：采用预设的模拟退火算法获取最优的燃油消耗率，模拟退火算法的寻优过程中不断更新汽油机的控制参数，并根据燃油消耗率采集步骤采集对应的燃油消耗率；燃油消耗率采集步骤中，采集燃油消耗率前还包括进行运行负荷稳定性判断和基于灵活测点时间判定控制策略的工作稳定性判断。与现有技术相比，本发明确保了燃油消耗率测点记录值的准确性，节省了大量标定时间和成本。

摘要： 本发明公开了基于模拟退火算法的AGV任务调度方法，属于自动化仓储系统任务调度领域。本发明包括：1.确定AGV的位置坐标和续航里程，待搬运货架和拣选工作站的位置坐标；2.设置模拟退火算法的参数；3.产生初始任务分配方案；4.开始迭代搜索，生成候选解；5.检验候选解的可行性，如不可行转至步骤4重新生成候选解；6.判断是否接受候选解，如接受则用候选解替换当前解；7.如未达到预设迭代次数，跳转至步骤4进行下一次迭代搜索；8.如满足算法终止条件，输出当前解，否则降低退火温度并跳转至步骤4开始新的一轮迭代搜索。该方法能够快速求解一种智能仓储系统环境下的AGV任务调度问题，获得完工时间最短或近似最短的任务分配方案。

摘要： 本发明的基于模拟退火算法的焊接参数优化法，包括以下步骤：确认试验材料、材料标准及尺寸，进行焊接质量工艺评定试验，得到焊接质量评价模型；设置模拟退火算法的关键参数；设定每个工艺参数的变化范围；添加一组工艺参数，通过焊接质量评价模型求解并将其作为最优解；随机选取一组工艺参数，并求解得出优化解；将优化解与最优解进行比对，通过算法更新当前最优解及当前温度；算法结束，得到最优解对应的焊接工艺参数。本发明同现有发明相比，利用了模拟退火算法寻求全局最优解，高效、低成本地协助工程师进行焊接工艺参数的优化；减少了耗费在焊接工艺试验上的人力、时间与金钱，提高了生产效率，降低了企业的管理成本。