模拟退火求解组合优化问题的研究

介绍了组合优化问题的特征、一般形式及数学描述，阐述了模拟退火的原理和实现形式，针对一个单目标组合优化问题给出了模拟退火求解的结果。实验表明，模拟退火算法是解决组合优化问题的理想方法。     

基于模拟退火的多射频多信道网络的路由算法

提出一种基于模拟退火的优化算法来解决路由问题。模拟退火算法以加权累积期望传输时间为代价函数来寻找最佳路由方式。系统仿真基于802.11无线网络,分别比较使用基于模拟退火的路由算法和最短路由算法情况下的网络吞吐量和丢包率。仿真结果显示,基于模拟退火的路由算法比最短路由算法具有更好的性能。     

计算机模拟退火优化算法监测模型及模拟试验

计算机模拟退火优化算法的主要作用是在一个大的搜索空间中寻找最优解或近似最优解。它通过模拟退火的方式,跳出局部最优解,从而有机会找到全局最优解。监测模型中的目标函数通常是非凸的,意味着存在多个局部最优解。计算机模拟退火算法可以帮助跳出局部最优解,并在整个搜索空间中找到全局最优解或近似最优解。基于计算机模拟退火优化算法的基本原理,详细介绍该算法的退火过程以及计算流程,并从参数优化、鲁棒性改进等方面,指明该模型的优化与应用方向,以提高监测模型的性能和效果。     

搜索引擎中遗传模拟退火算法的应用略论

搜索引擎在工作的过程中,不可避免出现一些新词、语义模糊解析的情况,如何有效地解决这一问题,成为优化搜索引擎的关键。将遗传算法与退火算法结合在一起,利用退火温度的控制,解决局部收敛最优解的问题,可以提高搜索引擎的搜索效率与搜索的准确率。对遗传模拟退火算法具体功能进行分析,探讨了其在搜索引擎中具体应用,详细地探讨了遗传模拟退火算法在搜索引擎中的应用流程。     

配送中心线路优化方法的探讨

基于目前配送中心线路优化的各种方法,根据实际情况对上述算法进行分析和比较,并针对模拟退火法、遗传算法在配送线路优化问题中的具体应用,提出不同情形下的求解策略。     

基于森林空间规划问题的模拟退火算法参数敏感性研究

[目的]以森林空间收获安排问题为基础,系统探讨模拟退火算法参数(初始解数量、初始温度、降温速率和每温度下重复次数)设置对森林空间规划问题目标解质量的影响。[方法]规划模型以10个5年规划分期内的最大化木材收获为基本目标,同时满足均衡收获和最大连续采伐面积约束。模拟数据由5个假设的栅格数据组成,共产生了3 300 81 600个0-1型决策变量。[结果]表明:各规划问题目标函数值的平均变异系数仅在0.18%14.95%间波动,说明模拟退火算法优化结果的高度稳定性;每温度下重复次数和初始温度分别与林分数量呈显著的多项式(R~2=0.85)和指数(R~2=0.66)关系,而降温速率则与林分数量倒数呈显著的多项式(R~2=0.98)关系,初始解数量虽不受林分数量影响,但至少应维持在500次以上。同时,研究还表明规划问题规模不仅显著影响各参数的取值,同时还显著影响算法获得满意解概率(PN)和求解效率(RE),其中满意解概率随林分数量的增加而呈显著线性增加趋势(R~2=0.98),但求解效率则呈显著线性下降趋势(R~2=0.55)。[结论]模拟退火算法优化结果具有高度稳定性,能够适应复杂森林规划问题的需求;模拟退火算法优化结果对参数设置和林分数量具有高度的敏感性,因此森林经营决策人员在采用模拟退火算法解决具体的森林规划问题时应慎重选择各参数的取值,以确保规划结果的稳定性和可靠性。     

森林经营规划中优化算法应用研究进展

林业的可持续发展是一个热门话题,人们对森林的生态效益和社会效益要求越来越高,问题越来越复杂,行之有效的经营方案可以使森林的生态、经济、社会效应协调发展。森林采伐规划是一个组合优化问题,启发式优化算法的广泛应用,实现了森林资源的动态管理,使森林最终达到可持续的理想状态。本文简要地介绍了蒙特卡洛整数规划,模拟退火算法,遗传算法,禁忌搜索算法等几种主要的优化算法,对其在国内外的应用状况进行了综述,并对森林采伐规划中优化算法的应用提出了存在的问题及建议。     

一种适用于森林管理变量的并行模拟退火算法

针对森林经营管理的复杂性问题,通常以模拟实地的虚拟森林环境作为实验区,运用模拟退火算法工具运营管理森林。由于传统算法存在执行时间长、收敛速度慢等一系列缺点,本文展示了一种在线的并行模拟退火算法及其优化策略。在独立搜索与合作搜索策略下优化并行算法,独立搜索时,彼此线程间不进行通信,各个线程独立的运行各自的马尔科夫链,在各线程运行结束后,主线程再统一接收各自线程的局部优化解,经过比较进而得出全局最优解;合作搜索时,先通过若干步的退火步骤,线程根据情况产生2种退火链通信阶段:同步通信裢阶段和异步通信链阶段,实时更新结果。经过对比分析得出,串行模拟退火算法比并行算法的收敛速度快;并在Solomon提供的标准测试集上对并行算法的性能进行测试,分析进程数目对代价大体呈反比的趋势,在理论和实验上,表明并行策略可实现高效低成本的森林经营管理。     

基于优化算法的阔叶树种生长模型研究

随着优化算法的发展和应用,分析优化算法在林分断面积生长模型参数估计中的运用并分析其优劣就显得尤为的迫切。采用昆明市森林资源二类调查数据,筛选树种组成大于等于6成的小班剔除异常值后作为建模样本单元。采用地位级指数和林分密度指数引入到生长模型中,分别采用麦夸特算法、差分进化算法、遗传算法、模拟退火算法和粒子群算法进行参数求解,根据算法迭代次数比较各优化算法的算法效率,并求解生长模型参数稳定性。结果表明,桤木、栎类和桉类断面积生长模型拟合决定系数分别为0.94,0.87,0.84,均方根误差分别为1.10,1.59,2.20,模型通过T检验和残差分析;麦夸特算法、差分进化算法、遗传算法、模拟退火算法和粒子群算法迭代次数平均值分别为68,2 188,4 147,4 492和2 324;Richards,Schumacher和Korf模型各参数拟合结果间欧式距离分别为1 408.47,10.11,45.22,Korf模型的拟合优度大于Schumacher和Richards模型。     

MapReduce框架下森林分类的并行模拟退火算法

针对传统模拟退火算法存在收敛速度慢、执行时间长的缺点,本研究提出了一种并行在线的模拟退火算法及其优化策略,并将其运用到森林景观分类中。研究人员运用多马尔科夫链异步通信和同步通信两种策略实现模拟退火算法的并行处理。在Solomon提供的标准测试集上对并行算法性能进行测试和分析,得出并行算法时线程间的通信可以提高目标解的搜索效率。与此同时,同步通信策略目标解的搜索效率优于异步通信策略,但是会增加一些通信负载的成本。通过大量实验得出森林分类经营代价与线程沟通周期、链长和线程数目的关系,从而节省景观分类的时间代价,进而解决一些NP难题。     

模拟退火法在汪清林业局森林可持续经营决策中的应用研究

以异龄林为对象,应用模拟退火法,探讨了确定林分水平上异龄林最佳可持续经营决策的方法,以期为我国森林可持续经营的生产实践提供参考。     

Tabu搜索法在森林采伐量优化问题中的应用

介绍一种新颖高效的启迪式搜索方式－－Tabu搜索法。以一个杉木人工林采伐量方案的优化为例。介绍了Tabu搜索法的基本原理和应用方法，并把Tabu搜索法与线性规划，模拟退火和遗传算法处理同一森林采伐量优化方案例子获得的结果进行了比较。结果表明，禁忌搜索法在解决一般森林采伐量优化问题时有快速高效的特点，尤其是在移动产生的相邻解数目有限且差异较大的情况下，可以很快获得模拟退火和遗传算法多次重复计算也较难达到的高目标方程值。禁忌周期对Tabu搜索法的影响比较小，寻找好的和移动方式和排序方式是影响Tabu搜索法效率的关键。     

基于 JIT 的汽车混流装配线排产研究

为满足消费者对于汽车的日趋多样化和个性化的需求,JIT生产方式成为我国大多数汽车制造企业主要的生产方式。因不同车型的零件需求量不同,如要实现准时化的拉动生产就必须解决汽车混流装配线排产问题,以保证零件供应的平准化。本文以AA汽车制造有限公司为研究对象,根据其日生产计划建立汽车混流装配线排序数学模型,分别运用目标追随法、基于lingo软件的整数规划法、及模拟退火法3种算法对数学模型进行求解,比较其运行时间与结果,发现模拟退火算法求解全局最优解的能力优于其它两种算法,更适用于解决汽车混流装配线排产问题。     

吉林蛟河针阔混交林主要树种树高-胸径模型

[目的]建立吉林蛟河针阔混交林主要树种不同竞争强度个体的树高-胸径关系模型,并探讨竞争强度对树高-胸径关系的影响。[方法]采用蛟河42 hm2成熟林固定样地中4个树种的树高-胸径数据,用Chapman-Richards、Logistic、Korf和Weibull模型这4种应用广泛的经验模型进行树高-胸径曲线拟合,选出适合的最佳模型。[结果]表明:(1)4个树种的12组个体中有7个组的最佳模型形式是Weibull模型,4个组的最佳模型形式为Chapman-Richards模型,只有1组为Korf模型。(2)同一树种的低竞争强度个体和高竞争强度个体的最优模型形式不同。(3)用独立样本数据对最优模型进行检验,模型表现良好。[结论]Weibull模型能够很好地拟合4个树种各竞争强度的树高-胸径关系,能够适用于本地区针阔混交林的树高-胸径模拟,并且竞争强度会影响树高-胸径关系,将各竞争强度个体分别进行树高-胸径拟合可以提高模型预测能力。     

神经网络在环形板屈曲优化中的应用

采用一种新的优化计算方法——神经网络的模拟退火法,对环形板屈曲的厚度分布进行优化设计.在给定体积约束条件下,利用阶梯折算法和幂级数法,极大化弹性薄板的屈曲载荷,给出了目标函数、几何约束关于设计变量的显式表达式,对内边夹紧、外边夹支及内边固支、外边简支的两种边界条件下径向受压环形板的厚度进行了优化计算.     

基于改进蚁群优化算法的车间布局优化

为了实现车间布局优化的最小物流费用,对车间布局优化的问题建立二次分配模型,并采用一种改进的蚁群优化算法（最大最小蚂蚁系统）来求解二次分配模型,这种方法克服了传统的蚁群优化算法,收敛速度慢、陷入局部最优、运算时间长等缺陷。同时建立车间布局构建图,对车间布局的蚁群算法实现进行详细的描述,并引入局部搜索的方法对问题求解进行局部优化,以便实现全局最优。最后,给出一个有12个生产单元的车间布局仿真算例,运用VC＋＋6．0编程实现算法,计算结果显示,新布局方案物料搬运成本要比原布局方案节约10％。这个结果表明改进的蚁群算法在求解二次分配模型具有很好地能力,对于解决车间布局优化问题的求解是可行和有效的。