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。     

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。     

模拟退火算法求解TSP问题

模拟退火算法在处理全局优化、离散变量优化等困难问题中，具有传统优化算法无可比拟的优势。这里描述模拟退火算法的原理及其基本框架结构，给出用模拟退火算法求解TSP问题的具体实现方法，并分析说明模拟退火算法的优缺点。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于大学生网络信息搜索行为的搜索引擎评价指标体系的构建

近年来搜索引擎技术发展迅猛,大学生是网民的重要组成群体,也同时是搜索引擎的主要使用者。文章首先分析了大学生网络搜索行为的现状,进而提出了基于大学生搜索行为的搜索引擎评价指标体系的设计构建,从而对大学生合理选择搜索引擎提供参考价值。     

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。     

生物分子标记在林木种质资源研究中的应用

综述了生物分子标记技术在林木种质鉴定与群体遗传研究、亲缘关系分析、数量性状的基因定位与分子遗传图谱构建、遗传改良及分子标记辅助育种等研究中的应用,提出了当前分子生物学技术在林木种质资源保存、评价、利用研究应用中存在的问题及解决途径。     

旅行商问题(TSP)算法的比较

旅行商问题是一种典型的求解多局部最优的最优化问题:有n个城市,一个旅行者从其中的一个城市出发,经过所有的城市一次并返回出发的城市,求最短的路线.本文运用Matlab7.0实现三种能解决TSP问题的算法(贪心算法,模拟退火算法和遗传算法),并在TSP测试文件berlin52.tsp和krob100.tsp上运行三种算法.从而比较和归纳每个算法的优缺点.     

带有缓冲约束的板式家具混合流水车间调度求解方法

探讨板式家具生产在缓冲约束下的混合流水车间调度问题,建立缓冲约束,并研究求解方法,为解决由于当前家具生产调度方法缺乏考虑缓冲约束使得现代调度技术难以实际应用的问题提供科学依据。以板件数量作为缓冲约束中容量的表征,根据混合流水车间调度问题的特征,建立工序间有限缓冲约束,并将其编码进遗传算法的适应度函数中;设计满足调度问题特征的交叉操作、变异操作、个体评估与选择操作。其中,交叉操作采用部分映射法,变异操作采用单点插入法,个体评估采用已建立的适应度函数,选择操作则采用精英保留策略和轮盘赌方法。最后利用MATLAB对遗传算法各模块进行编程,通过文献中的案例进行算法的可行性验证。通过对已有文献的调度规则和方法(先进先出原则、NEH算法、模拟退火算法、粒子群算法、蚁群优化算法和改进布谷鸟搜索算法)进行对比试验,结果显示本研究提出的遗传算法在以完工时间为优化目标的前提下均优于其他方法。同样在考虑缓冲约束的案例场景中,本研究提出的方法也具有有效性。基于遗传算法的工序间有限缓冲约束下板式家具多产线混合流水车间调度问题的结果具有一定的可行性,可以为板式家具生产调度技术提供新的解决思路,但仍需综合考虑更多的...     

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。     

运用混合人工鱼群算法求解装箱问题

装箱问题在实际生产中应用非常广泛,本文在分析该问题特点的基础上,提出了使用类CF近似算法和人工鱼群算法相结合的混合人工鱼群算法求解装箱问题,并给出了具体的算法步骤。跟遗传算法对比,试验结果表明,该算法在求解装箱问题所得的结果优于遗传算法,具有良好的应用前景。     

改进遗传算法求解作业车间提前/拖期调度问题

为解决作业车间提前/拖期调度问题,提出一个以最小惩罚为目标的改进遗传算法。该算法采用双染色体矩阵编码方式,利用部分映射交叉重排算子对父代个体进行交叉操作,提供了一种可以保留较高适应度个体的记忆功能,并利用爬山算法对记忆库进行更新,提高算法的局部搜索能力及收敛速度。仿真实验表明,与其他算法相比,该算法的搜索效率更高,收敛性能更好,求解的调度方案更优。     

基于改进粒子群算法的木材板材下料方法

木材板材在家具行业应用广泛,以绿色环保、节约能源为目的的木材板材优化下料已经成为研究的热点。木材板材下料优化问题属于二维矩形下料问题,是一种具有高度计算复杂性的问题。本研究主要针对单规格木材板材进行矩形零件下料问题,在木材板材长和宽都大于零件长和宽的情况下,通过建立二维下料的数学模型,采用标准粒子群算法、变邻域搜索算法、粒子群混合变邻域搜索算法分别进行求解,并以某企业的下料实例进行分析计算。首先,利用标准粒子群算法求解单规格板材下料问题;其次,利用变邻域搜索算法求解单规格板材下料问题。在获得局部最优解的基础上改变其邻域结构再进行局部搜索,找到另一个局部最优解,如此不断迭代,直到满足算法的终止条件,获得全局最优解;最后,利用粒子群变邻域搜索混合算法求解单规格板材下料问题。针对粒子群算法局部搜索能力较差、容易过早收敛的问题和具有较好包容性的特点,将变邻域搜索的思想融入粒子群算法中,使结果更加趋向全局最优。结果表明：粒子群变邻域搜索混合算法相比粒子群算法和变邻域算法效率都有显著提升,能显著提高该木材板材的利用率,增加企业经济效益。     

AFLP标记在生物种质资源研究中的应用

综述了AFLP在生物种质鉴定、亲缘关系鉴别、遗传多样性评价、高密度遗传图谱构建等研究中的应用,提出了当前生物种质资源保存与利用研究中存在的问题及解决途径.