遗传模拟退火算法

摘要： 复杂电磁场景中多种转发干扰并存,严重影响了雷达的探测效果,而传统的波形设计方法多针对一种特定的干扰样式进行分析,面对多种干扰时对抗效果有限。针对此问题,对脉内线性调频相位编码脉间频率捷变波形进行了综合优化设计。首先,在分析脉内脉间多种转发式干扰样式的基础上,兼顾转发干扰与波形本身特性进行代价函数设计。之后,利用遗传模拟退火算法优化波形参数,具有良好的抗干扰效果。最终,数值仿真实验验证了所设计波形的有效性。

摘要： 针对表征供输弹机构往复运动过程中近似周期振动信号的单位周期时间序列无法精确提取的问题,提出基于GSA-IFCM的单位周期时间序列自适应提取方法。通过改进模糊C-均值聚类算法(IFCM),将其与遗传模拟退火算法(GSA)相结合,提取近似周期信号极大值的聚类中心;运用时间窗能量法(t-MSV),通过设置时间窗计算时间序列能量曲线以确定单位周期时间序列的起止位置,从而提取单位周期时间序列。试验结果表明,所提方法能够有效克服数据噪声的影响,提高聚类结果的准确性,精确提取单位周期时间序列。

摘要： 针对城市交通路网存在时变性和随机性的特点,文章研究了随机时变下带时间窗的取送货车辆路径问题,提出了随机时变车辆行驶时间的鲁棒优化方法,考虑车载限制和客户服务时间窗的约束,以总行驶时间最小化为目标,建立混合整数规划模型,并提出两阶段的混合遗传模拟退火算法。使用三行染色体编码方式、多段多点交叉算子和修复算子的遗传算法获得较优解,使用模拟退火算法进行优化,获得高质量的解决方案。最后,基于PDPTW标准数据集和STDPDPTW测试算例对文章所提出的算法进行了大量的数值实验,充分验证了模型及算法的有效性。

摘要： 我国冷链物流市场规模大,但由于运输过程中制冷设备落后,造成产品腐损率高于发达国家。为有效改善冷链物流运输质量,提升客户满意度,文章对城市冷链物流末端配送路径问题进行分析,结合目前冷链物流末端配送现状,考虑生鲜产品货损情况、城市道路实际情况(正常路况、拥堵路况)、配送时间等影响因素,分别构建两种路况下的冷链末端配送模型,使用模糊时间窗描述客户满意度,建立距离最短、成本最小、时效最优、客户满意度最高的目标函数;最后以西安市大雁塔周边路段某天下午的业务场景为例,采用遗传模拟退火算法对正常路况和拥堵路况模型求解。结果表明,相同满意度下拥堵路况成本高于正常路况。因此,企业需合理优化线路,同时证明该方法可实现降本增效的目的。

摘要： 良好的车间设施布局能有效改善制造工艺流程、降低加工设备间物流运输成本,进而增强制造企业精益化程度。基于FK公司制造车间实际情况设计布局约束条件,构造以最小化车间物流成本和缩短搬运时间为优化目标的车间布局数学模型,并提出改进的遗传模拟退火算法对模型进行优化求解。该算法一方面引入自适应遗传算子策略,实现算法求解过程中遗传算子的动态修正;另一方面借用模拟退火算法的概率突跳性避免算法过早收敛,提高其全局寻优能力,进一步增强算法求解性能。通过设计对比试验及实际应用案例验证分析了模型与算法的可行性、有效性,结果表明该算法具有良好的寻优能力,可以有效降低车间物流成本和缩短搬运时间,对实际车间布局具有良好的改进作用。

摘要： 中重频脉冲多普勒雷达能够在距离和速度两个维度上较好地实现目标和杂波的区分,具有良好的强杂波抑制能力,广泛地应用于各类雷达系统。其中,重频选择是中重频雷达设计中重要的一环。基于N/M检测准则,合理的重频组合能够有效地缩减距离速度二维遮蔽区域面积,提升雷达探测性能。本文针对重频组合选择问题,提出了一种基于遗传模拟退火算法的中重频优化选择算法。该算法结合了遗传算法和模拟退火算法,克服了“早熟”现象,提升了优化效率。试验表明,相较于单纯的遗传算法和模拟退火算法,该算法能够更有效、更快速地获得最优重频组合。

摘要： 基于促使智能飞行器在飞行过程中进行定位误差校正,快速规划出最优航迹路径的目的,本文建立智能飞行器偏离航迹误差的非线性数学模型,并运用遗传模拟退火算法对所建立的模型进行求解,通过经典测试函数——Resenbrock函数对所提出的改进算法进行测试,证明改进算法的优越性,同时考虑飞行器的最小转弯半径,建立航迹规划模型,并运用粒子群算法对其进行求解,利用Mereopolis接受准则产生最优飞行器航迹。通过实验仿真分析,飞行器达到了航迹长度尽可能小且经过校正区域进行校正的次数尽可能少的优化目标,验证了本文建立的函数模型和采用的算法具有可行性和有效性。

摘要： 在科技发展与节能减排的大环境下,舒适性与节能性成为室内环境调控的重要目标。以北京市某大学办公区域为研究对象,以舒适性和节能性为室内环境调控的目标,提出了一种室内环境联控策略。该策略充分考虑当地气候环境特点,设置室内外环境交换的条件,基于热舒适度对室内环境进行调。通过实测环境数据以及EnergyPlus的能耗模拟对该策略进行了验证,同时针对不同的室内环境控制模式下北京地区夏秋两季办公室内环境进行了舒适性与节能性的分析。结果显示:所提出的室内联控策略在改善室内热环境与节能方面有一定的优越性,不仅满足了室内环境的舒适度需求,而且较普通温控策略累计节省约68%能耗,该策略为室内办公环境的舒适性和节能性协调控制提供了参考方案。

摘要： 本文从核能更广泛的利用对辐射防护提出了更高要求的背景出发,发现在辐射防护领域,辐射屏蔽设计方案优化,中子能谱解谱,放射治疗参数设置等仍是待解决的问题。而现代人工智能计算方法的发展给辐射防护的困境带来了新的突破方向,其中遗传算法更是众多优化算法中的佼佼者。故本文首先详细分析了遗传算法的发展历程,算法原理和优缺点,从理论层面分析了遗传算法解决多目标优化问题和应用于辐射防护领域的可行性。再通过总结21世纪以来有关遗传算法应用于辐射防护领域的论文,证明了遗传算法应用于辐射防护领域的合理性,优越性和广阔的发展前景。最后通过类比燃烧场重建,引入遗传模拟退火算法,为遗传算法在辐射防护的未来发展提供了新的方向。

摘要： 为解决柔性流水作业车间生产效率低、能耗高、加工成本高、订单周期长等问题,设计了以最小化最大完工时间、最小化总能耗为目标的车间调度模型。针对遗传算法和模拟退火算法计算效率低和易陷入局部最优的缺点,提出了一种改进遗传模拟退火算法(Improved Genetic Simulated Annealing Algorithm,IGSAA)。在遗传算法的基础上采用了动态的交叉率和变异率,以及在模拟退火算法中加入了基于逆序的局部搜索方法,提高了最优解的搜索效率,减少了算法的迭代次数。最后,通过工厂实例进行验证。结果表明,与遗传算法和模拟退火算法相比,所提算法分别节省了12.1%和21.4%的能耗,缩短了17.5%和36.7%的完工时间以及减少了20%和48.4%的迭代次数。

摘要： 在分析太阳能光伏阵列工作特性和常规最大功率点跟踪(MPPT)及控制方法基础之上,本文研究了一种基于遗传模拟退火算法(GASA)的光伏系统MPPT追踪方法.该算法是将遗传算法(GA)和模拟退火算法(SA)相结合,与现有方法比较,既减少了总的计算次数,又能获得全局最优解,且满足一定的精度要求.通过Matlab仿真与传统的遗传算法进行了对比分析.分析结果显示遗传模拟退火算法可快速、精确地跟踪光伏系统最大功率点.

摘要： Jiles-Atherton磁滞模型在铁磁材料数字建模仿真领域应用广泛,但复杂的非线性解析表达式给其参数辨识带来困难.本文提出了一种基于遗传模拟退火算法的JA磁滞模型参数辨识方法,综合遗传算法与退火算法的优点,能快速的收敛至全局最优解,有效辨识模型参数.利用所辨识的参数仿真得到B-H曲线,与原始B-H曲线对比吻合度良好,验证了该算法的正确性.

摘要： 基于可调谐半导体激光吸收光谱技术的气体浓度、温度测量过程中,待测气体吸收谱线的线型和展宽会随温度、压力及气体组分而产生变化.为提高谱线线型函数拟合的精确性,本文结合遗传算法和模拟退火算法的优点,提出一种并行搜索的改进遗传模拟退火算法,并利用其实现了TDLAS混叠多峰仿真谱线和实验测得NH3谱线的线型拟合,提取多普勒展宽、碰撞展宽等谱线特征参数,该算法的反演结果较常规拟合方法具有更高的反演精度,将有助于提高TDLAS气体测量的精度.

摘要： 本文对遗传模拟退火算法在配电网络重构中的应用进行了研究，将网络损耗最小作为目标函数，对于重构过程中不满足负荷约束条件的个体，构造惩罚函数将其引入到目标函数中，根据配电网的特点对遗传算法的适应函数、交叉率和变异率进行了改进，通过标准算例验证了本算法的可行性和有效性。

摘要： 快速负荷恢复是大面积停电后恢复控制的最终目的。恢复负荷时，必须兼顾恢复速度与发电机机组响应之间的关系。本文在网络重构的基础上，提出一种基于遗传模拟退火算法(GASA)的负荷恢复快速算法，该方法利用增广潮流引入系统频率的计算，采用罚函数的形式处理各种系统约束，通过适应值函数的计算得到系统允许条件下的最优恢复路径和最大允许恢复负荷量。用IEEE30算例验证了本文方法的快速、有效性。

摘要： 采用混合算法将04公桥规附录F中给出的混凝土徐变系数幂函数表达式拟合为指数函数表达式,从而得到了徐变计算的递推式.即首先用遗传模拟退火算法对徐变系数曲线进行初步拟合,估计传统非线性迭代计算中参数的初值;再通过基于Levenberg-Marquardt法和Gauss-Newton法的非线性最小二乘法对徐变系数进行精确的拟合;最后通过结果分析确定了指数函数表达式的最终形式.混合算法解决了应用单一算法在拟合徐变系数曲线上的局限性,有着良好的通用性、鲁棒性和精度,拟合结果可直接应用于采用递推法计算混凝土徐变的有限元程序中.

摘要： 电力系统的负荷在系统电压和频率缓慢变化时,负荷有功功率和无功功率随电压和频率而变化。由于频率、电压效应不同，不同位置和不同性质的负荷对系统频率的影响并不相同，即使恢复相同容量对电网所造成的影响也会有所不同。在负荷恢复阶段，本文考虑了各类行业负荷静态特性，以最大允许负荷量作为优化目标，在网络重构方案的基础上，采用遗传模拟退火算法对负荷恢复过程优化求解。最后，以IEEE30节点为例，验证了其有效性与合理性。

摘要： 工程中的不确定性问题可以用区间理论、随机理论或模糊理论进行求解。采用区间分析方法来处理地下隧洞结构开挖支护过程中的不确定性问题时。将结构系统中的不确定性参数用区间数来表示，用有限元方法建立系统的控制方程。该控制方程是一个包含不确定性几何参数的复杂的非线性区间方程组。讨论了两种优化计算模型，分别将方程组中的所有区间数作为设计变量，区间量的变化区间作为相应的设计变量的边界约束，运用遗传模拟退火算法求出位移和应力等响应量的最大值和最小值。通过工程算例验证了文中方法的合理性及可行性，并与端点组合方法的结果进行了比较分析。

摘要： 以结构重量最轻为优化目标,以杆件截面为优化变量,以构形度、杆件长细比、最大挠度、杆件强度及稳定性为约束条件建立单层网壳结构破坏模式优化模型；针对遗传算法和模拟退火算法各自的优缺点,将遗传算法和模拟退火算法相结合,以遗传算法作为主体流程,将模拟退火机制融入其中,提出遗传-模拟退火算法(GASA);最后采用C++语言编制程序,对跨度为70m的K6型单层球面网壳结构的破坏模式进行优化分析。通过对比优化前后地震波动力时程分析结果,表明本文提出的优化模型及优化算法能够实现单层球面网壳结构倒塌破坏模式的优化.

摘要： 以结构重量最轻为优化目标,以杆件截面为优化变量,以构形度、杆件长细比、最大挠度、杆件强度及稳定性为约束条件建立单层网壳结构破坏模式优化模型；针对遗传算法和模拟退火算法各自的优缺点,将遗传算法和模拟退火算法相结合,以遗传算法作为主体流程,将模拟退火机制融入其中,提出遗传-模拟退火算法(GASA);最后采用C++语言编制程序,对跨度为70m的K6型单层球面网壳结构的破坏模式进行优化分析。通过对比优化前后地震波动力时程分析结果,表明本文提出的优化模型及优化算法能够实现单层球面网壳结构倒塌破坏模式的优化.

摘要： 本发明涉及三维模型显示技术领域，尤其是基于改进遗传算法和模拟退火算法的三维球体装箱方法，包括数据预处理阶段、球体内接立方体空间装箱阶段和“立方体‑球体”展开阶段，本发明通过将完整问题分为两个部分，分别使用改进后的遗传算法和模拟退火算法进行求解，两种算法在不同的阶段中发挥了各自的优势，能够实现高效率、高精确度、高泛用性的求解效果。

摘要： 本发明涉及一种基于遗传算法与模拟退火算法结合的推力分配方法，包括以下步骤：1)推力分配系统从动力定位控制器获得当前推进器的三轴指令，包括纵向力、横向力和首摇扭矩；2)建立动力定位系统的推力分配数学模型；3)建立推力分配模型的目标函数和约束条件；4)应用遗传算法与模拟退火算法结合的寻优方法对推力分配模型进行求解，得到最优的分配推力方案，并将其转化为各推进器的推力指令以及方位角指令。与现有技术相比，本发明具有快速有效、减少计算时间、寻优精度高、工程实用性强等优点。

摘要： 本发明涉及基于遗传算法和模拟退火算法的太阳黑子识别的方法，属天文技术和图像处理领域。本发明首先对图像预处理，对全日面图像先做膨胀和腐蚀操作，用全日面图像减去经膨胀和腐蚀的背景图，获得背景均匀的全日面图像，对背景均匀的全日面图像进行均值平滑滤波进行降噪；其次使用遗传算法进化两组阈值；然后对两组阈值分别使用模拟退火算法，得到新种群并判断是否满足退出条件，满足则找出种群中的最佳熵的两个阈值对图像进行分割，对分割结果进行去除小面积块处理，最后标记显示分割后的图像。本发明能较精确地对全日面图像的太阳黑子进行了识别。

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： 本发明公开了基于遗传模拟退火算法的蛇形机器人运动控制方法，包括步骤：获取蛇形机器人首关节的目标位置和目标姿态；采用遗传模拟退火算法对蛇形机器人进行逆解，求解获得蛇形机器人的各关节转角；蛇形机器人的驱动器获取求解获得的各关节转角并控制各关节进行转动。本发明采用的遗传模拟退火算法把遗传算法和模拟退火算法的优势有机地结合起来，不仅能使算法的效率得到提高，还能增强算法的全局把控能力，从而使得本方法精确度高，可靠性较高，可以有效地对蛇形机器人进行运动控制，可广泛应用于蛇形机器人的控制领域中。

摘要： 本发明公开了一种基于改进遗传模拟退火算法的多式联运路径优化方法，属于多式联运路径优化技术领域，通过多种运输方式组合的方式处理货运工作，而多种运输方式的组合方案通过如下步骤得到：S1、依据运输路线图，列出各节点间不同运输方式的运输距离，得到距离矩阵；S2、建立多式联运路径优化模型；S3、通过改进的遗传模拟退火算法求解S2建立的多式联运路径优化模型，从而得到最优运输方案。本发明的有益效果：通过深度优先搜索算法对初始解进行优化，能够有效提高初始解质量，减少最优解不稳定情况的发生，提升优秀子代出现的速度，进而加快算法的收敛速度，提高算法效率，优化货物运输成本和运输效率。

摘要： 本发明公开了一种基于遗传模拟退火算法的蜂群无人机协同攻击方法，具体按照以下步骤实施：步骤1、对对抗双方空战态势进行分析；步骤2、基于多目标攻击进行建模；步骤3、协同多目标优化求解。步骤1具体过程如下：设有蓝、红敌对的两方进行对抗，当蓝方雷达发现某一空域中有N架红方飞机来袭，蓝方派出M架具有多目标攻击能力的无人机对其进行协同攻击拦截。本发明一种基于遗传模拟退火算法的蜂群无人机协同攻击方法，实现蜂群无人机的协同多目标攻击决策，获得了最佳协同攻击决策方案。

摘要： 本发明公开了一种基于混合遗传模拟退火算法的机器人运动学参数辨识方法，该方法构建机器人的运动学模型及机器人的误差模型，利用遗传算法和模拟退火算法两者的性能优点，混合一起使用，利用遗传算法的全局搜索能力和模拟退火算法的局部搜索能力实现模型误差的精确辨识，以此来修正机器人模型的各项参数，提高机器人末端的绝对定位精度；遗传算法得到的最佳解直接输入模拟退火算法，既具有全局优化优化能力，又能跳出局部最优解，精确地辨识误差模型参数。

摘要： 本发明公开一种基于混合遗传模拟退火算法的商业建筑能效优化方法，其特征在于，商业建筑能效优化方法包括以下步骤：获得中央空调系统各个物理设备台数和运行参数数据，获得照明系统物理设备性能参数数据，获得电梯系统物理设备性能参数和运行参数数据；以提升整个商业建筑能效为目标，考虑中央空调系统、照明系统和电梯系统，建立整个商业建筑能效优化模型；采用混合遗传模拟退火算法求解商业建筑能效优化模型。本发明商业建筑能效优化方法,商业建筑能效优化方法对电气节能的效果和电气节能技术进行定性定量的真实评估，有利于推动商业建筑电气节能技术评估体系的建设，评估和提高整个商业建筑能效。

摘要： 本发明公开了基于遗传模拟退火算法的柔性制造系统生产能力配置方法，包括以下步骤：步骤1：以柔性制造系统长期产能规划的设备购置成本最小化为目标建立其生成能力配置的数学模型；步骤2：通过遗传模拟退火算法对步骤1建立的数学模型进行优化求解；步骤3：对步骤2得到的最优解解码后即得到最优生产能力配置方案；本发明有效的通过生产能力配置方法确定了柔性制造系统已知类型设备的最优配置数量；在满足产品需求计划的前提下配置方案的设备投资成本最小化，并提高了设备的利用率。