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。     

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。     

基于完全自适应策略的遗传算法

为改善标准遗传算法的优化性能,延长种群搜索过程,提出了完全自适应策略的遗传算法.自适应策略不仅基于进化阶段,同时基于个体,特别采用了自适应的适应值转换策略,大大降低了早熟的概率,保证算法能以较大的概率收敛到全局最优解.     

基于模拟退火算法逆转搜索的森林空间经营规划

【目的】研究逆转搜索策略对模拟退火算法性能的提升作用,为复杂森林经营规划问题的优化求解提供技术支撑。【方法】以大兴安岭塔河林业局盘古林场森林空间收获安排问题为例,以模拟退火算法1-邻域和2-邻域技术为基础构建逆转搜索过程,并将其应用于具体的森林经营规划实践。规划模型以10年规划期内的木材均衡收获为目标函数,根据经营措施选用不同空间约束形式,对抚育措施采用面积限制模型,对皆伐措施采用单位限制模型,2种模型均满足3年的绿量约束期。【结果】对于最小化森林经营规划问题而言,逆转搜索中不同邻域间的交互次数对规划结果影响不显著,但其平均目标函数值均显著低于传统模拟退火算法1-邻域(P001)和2-邻域(P001),而算法优化时间分别比1-邻域和2-邻域增加约5和2倍,逆转搜索策略具有显著的优越性能和广泛的应用前景;最优森林经营方案表明,整个规划期(10年)内预计可收获木材约500×10~5m~3,其中抚育出材量312×10~5m~3,抚育林分面积占林场总面积的1094%,皆伐出材量188×105m3,皆伐林分面积占林场总面积的102%,该方案能够满足森林可持续经营的目标。【结论】逆转搜索是一种高效、稳定的优化求解技术,能够满足复杂森林经营规划问题的需要,可为森林经营方案的编制提供技术支撑。     

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。     

面向安全服务重组多目标优化的粒子群遗传算法

遗传算法具有快速随机的全局搜索能力,但局部搜索能力差,易陷入早熟收敛,迭代效率低.粒子群算法采用速度——位置模型,可以较快收敛到指定精度.将粒子群算法与遗传算法融合,采用多目标遗传算法得出初步的优化结果,并将其作为粒子,利用粒子群算法强化局部搜索,加快收敛速度,仿真结果证明了该算法的优越性.在CSSM对底层安全服务的重组时利用粒子群和遗传算法的结合(GAPSO),能够提高效率.     

线性规划、模拟退火和遗传算法在杉木人工林可持续经营中的应用和比较

以杉木人工林为例 ,介绍了线性规划、模拟退火和遗传算法在编制森林经营方案过程中的应用和比较 ,同时介绍了一种通用的可以处理绝大多数的森林经营模型。采用Hui(1997)的生长和间伐模型来模拟林分的生长、间伐和发展过程。线性规划、模拟退火和遗传算法三者适用于不同的场合。当约束条件都比较宽松时 ,线性规划也有可能得出整数解 ,但不一定就能够避免林分分割经营 (整数解 )。要获得整数解 ,尤其是在林分数目很大的时候 ,可以采用模拟退火和遗传算法。如果允许林分分割 ,线性规划的结果一般可以获得最好的目标方程值。     

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。     

基于IGWO-CNN的风场发电功率预测研究

针对传统方法下风场发电功率预测精度不高的特点，提出了一种基于改进灰狼算法(IGWO)的优化卷积神经网络(CNN),传统灰狼算法搜索范围呈现线性变化，因此采用动态收敛对灰狼算法进行改进，通过非线性收敛因子降低全局搜索速度，可以有效避免传统灰狼算法陷入局部最优解的问题，随后利用改进的灰狼算法对CNN的最佳网络进行寻优，成功避免CNN网络结构的不确定性。对内蒙古某风力发电厂的实测功率进行预测，研究表明：基于IGWO-CNN的风力发电功率预测方法相较传统的GWO-CNN及CNN具有更高的预测精度。