检索结果-内蒙古大学图书馆

机械 2021年第2期48卷 7-16页

作者：陈应飞彭正超胡晓兵李彦儒四川大学机械工程学院四川成都610065 中国核动力研究设计院四川成都610200

制造型企业在采用柔性制造系统进行产品多品种生产加工时,车间生产调度问题(即生产排程)也是影响产品生产效率的一大重要因素。生产排程问题实际上是一个NP-C问题,它没有一个确定的解,只能是结果趋于最优,所以许多科研人员采用遗传算法... 详细信息

制造型企业在采用柔性制造系统进行产品多品种生产加工时,车间生产调度问题(即生产排程)也是影响产品生产效率的一大重要因素。生产排程问题实际上是一个NP-C问题,它没有一个确定的解,只能是结果趋于最优,所以许多科研人员采用遗传算法来解决柔性制造系统的生产排程问题。本文以某机床厂的机床关键箱体类零件为研究对象,在遗传算法的基础上融入粒子群优化算法和模拟退火算法,对遗传算法的初始种群、交叉和变异操作等进行处理,期望能够使算法的收敛速度更快、结果更优。以该机床厂的需求为例,以成组布局的方式进行生产设备的布局,运用Matlab软件对其生产排程方案进行优化分析,结果表示针对该生产对象提出的生产排程优化算法有效可行,可以在实际生产中加以运用。

关键词：柔性制造系统生产排程模拟退火遗传算法 Matlab优化

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基于改进模拟退火遗传算法的路径规划问题研究

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河北建筑工程学院学报 2024年第3期42卷 203-209页

作者：张天顺王剑雄刘平河北建筑工程学院河北张家口075000 辽宁省铁岭市昌图县第一高级中学辽宁铁岭112500

为了解决复杂环境中的路径规划问题,通过引入并改进模拟退火算法与遗传算法相结合的混合优化策略,以克服传统路径规划算法在全局搜索能力、收敛速度及避免局部最优解方面的局限性,提出了一种基于改进模拟退火遗传算法的路径规划方法。... 详细信息

为了解决复杂环境中的路径规划问题,通过引入并改进模拟退火算法与遗传算法相结合的混合优化策略,以克服传统路径规划算法在全局搜索能力、收敛速度及避免局部最优解方面的局限性,提出了一种基于改进模拟退火遗传算法的路径规划方法。在遗传算法框架内,通过编码方式表示路径,并利用选择、交叉和变异等遗传操作生成新的路径种群。为增强全局搜索能力和跳出局部最优解的能力,引入了模拟退火机制,在遗传算法的交叉和变异操作中融入模拟退火的概率接受准则,允许以一定概率接受较差的解,从而增加种群的多样性。研究过程中,首先设计并实现了改进的模拟退火遗传算法,并设置了对比实验,包括单独使用遗传算法、模拟退火算法以及模拟退火遗传算法进行对比分析。实验结果表明,与单独使用遗传算法和模拟退火算法相比,改进模拟退火遗传算法在复杂环境中的路径规划问题上展现出了显著的优势,有效提升了算法的全局搜索能力、最优解准确度和收敛速度,同时增强了算法对复杂环境的适应能力。

关键词：模拟退火遗传算法优化设计路径规划

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基于模拟退火混合遗传算法的电力系统相量测量装置优化配置

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电网技术 2007年第S2期31卷 114-117页

作者：兰华万旺经王韵然李昕俊东北电力大学电气工程学院吉林省吉林市132012 北京交通大学机械与电子控制工程学院北京市海淀区100044 杭州富阳供电局浙江省杭州市311404

针对确定配置同步相量测量单元(phasor measurement units,PMU)的最小数和最佳位置以达到最大网络结构可观测性的PMU最优配置问题,提出了模拟退火遗传算法。该算法对常规遗传算法会出现早熟现象、局部寻优能力较差等缺点,在遗传算法中... 详细信息

针对确定配置同步相量测量单元(phasor measurement units,PMU)的最小数和最佳位置以达到最大网络结构可观测性的PMU最优配置问题,提出了模拟退火遗传算法。该算法对常规遗传算法会出现早熟现象、局部寻优能力较差等缺点,在遗传算法中融入模拟退火算法算子,实现了模拟退火的良好局部搜索能力与遗传算法的全局搜索能力的结合。将该算法应用于优化PMU安装地点选择,实现了安装点最少,而整个系统可观的目标。IEEE14节点系统和新英格兰39节点算例系统对所提方法进行了验证。

关键词：模拟退火遗传算法相量测量单元(PMU) 电力系统状态估计优化配置

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基于二型模糊逻辑的高速公路匝道自适应控制

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控制与决策 2025年第3期40卷 822-832页

作者：唐进君蒋艾佳李明洋王超孔德兰中南大学交通运输工程学院长沙410075 山东省交通规划设计院集团有限公司济南250000 山东高速集团智慧管理中心济南250000

入口匝道控制作为高速公路主动管控的重要技术之一,能够有效解决高速公路合流区拥堵问题,合理的控制策略是保证控制效果的前提,为此,提出一种基于加点策略的Kriging辅助模拟退火遗传优化二型模糊控制方法.该方法能够兼顾高速公路主线和... 详细信息

入口匝道控制作为高速公路主动管控的重要技术之一,能够有效解决高速公路合流区拥堵问题,合理的控制策略是保证控制效果的前提,为此,提出一种基于加点策略的Kriging辅助模拟退火遗传优化二型模糊控制方法.该方法能够兼顾高速公路主线和匝道的运行性能,基于二型模糊逻辑进行控制策略推理,结合变论域思想和搜索算法调节模糊控制参数,并通过加点更新的代理模型解决仿真优化中耗时过长的问题.以济南绕城高速为实例,对比验证上述控制方法的有效性和优越性,并针对不同的流量场景设计不同的控制方法.实验结果表明,将所设计的控制策略应用于拥堵情况下,能够在匝道约束内有效优化主线运行状态,在非拥堵情况下能够在节约计算资源与成本的同时,进一步提升主线的运行性能.

关键词：高速公路主动管控匝道控制二型模糊控制变论域控制模拟退火遗传算法加点策略

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基于遗传模拟退火的QoS单播路由算法

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计算机应用研究 2012年第12期29卷 4680-4682页

作者：陈晓娟陈婧东北电力大学信息工程学院吉林吉林132012

针对QoS的问题,设计了一种融合遗传算法和模拟退火算法的QoS路由算法,在遗传算法选择算子上借鉴了小生境的思想,避免了遗传初期有效基因的丢失;在遗传算法交叉算子和变异算子方面使用了自适应算子,使之能更好地适应网络的变化。通过与... 详细信息

针对QoS的问题,设计了一种融合遗传算法和模拟退火算法的QoS路由算法,在遗传算法选择算子上借鉴了小生境的思想,避免了遗传初期有效基因的丢失;在遗传算法交叉算子和变异算子方面使用了自适应算子,使之能更好地适应网络的变化。通过与传统遗传算法进行比较,进一步说明了本算法的有效性。

关键词：服务质量单播模拟退火遗传算法

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智轨跨线列车开行方案优化研究

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铁道运输与经济 2025年第1期47卷 181-190页

作者：殷勇江承蓁梁铖陈锦渠李搏志西南交通大学交通运输与物流学院四川成都611756 西南交通大学宜宾研究院四川宜宾644000 西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室四川成都611756

智能轨道快运(ART)系统作为一种新兴的轨道交通制式,其具有运输组织灵活、便于跨线运营组织的特点。近年来,随着ART系统的不断建设,部分城市的ART系统逐渐建设成网,为了节约运营成本,便于乘客出行,研究ART跨线列车开行方案具有重要意义... 详细信息

智能轨道快运(ART)系统作为一种新兴的轨道交通制式,其具有运输组织灵活、便于跨线运营组织的特点。近年来,随着ART系统的不断建设,部分城市的ART系统逐渐建设成网,为了节约运营成本,便于乘客出行,研究ART跨线列车开行方案具有重要意义。考虑乘客的路径选择行为,以企业运营和乘客出行综合成本最优为目标,客流需求及线路通过能力等为约束,构建了用于确定跨线运营背景下,不同交路上列车发车频率及跨线交路折返站位置的ART列车开行方案优化模型,并运用模拟退火遗传算法实现了模型的求解。最后,以宜宾智轨为例验证了所构建模型的有效性。结果表明:优化后的跨线列车开行方案与独立运营方案相比,综合成本降低了7.15%,能够有效提升ART系统的运营水平。

关键词：智能轨道快运系统网络化运营跨线列车模拟退火遗传算法开行方案

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基于枝解法退火遗传算法的树状管网优化设计

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安全与环境学报 2013年第3期13卷 97-101页

作者：许文斌王圃何英王颖重庆大学城市建设与环境工程学院重庆400045 长安大学环境科学与工程学院西安710049

以管网年费用折算值为目标函数,以管径为优化参数,建立了树状供水管网的优化设计模型。根据树状管网流量的单一性,结合工程实际将支干管分明的大型树状管网按层次进行分解,再逐层采用模拟退火遗传算法对这一模型进行求解。这样可以避免... 详细信息

以管网年费用折算值为目标函数,以管径为优化参数,建立了树状供水管网的优化设计模型。根据树状管网流量的单一性,结合工程实际将支干管分明的大型树状管网按层次进行分解,再逐层采用模拟退火遗传算法对这一模型进行求解。这样可以避免因整个管网系统管段数过多、染色体过长而导致进化容易陷入局部最优解或难以收敛等缺点。同时,在算法运用过程中,对退火遗传算法进行了适当改进,使其更有效地应用到实际工程中去。分别采用传统界限流量表法、管网系统整体优化法和基于枝解法退火遗传算法的树状管网优化法对某农村供水管网进行了设计。结果表明,三者年费用折算值分别为235.21万元、217.87万元和214.89万元,相对前二者,第3种方法分别节省了20.32万元和2.98万元。因此,在支干管分明的大型树状管网设计中,枝解法优化算法可以获得更好的优化效果。

关键词：市政工程树状管网优化设计层次分解模拟退火遗传算法

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基于改进遗传算法的稀疏重构算法

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计算机应用研究 2020年第4期37卷 1010-1014页

作者：潘美虹郑芹南京航空航天大学电子信息工程学院南京211106

稀疏重构算法中凸松弛法在恢复效率方面、贪婪追踪法在恢复精度方面存在不足,基于遗传算法迭代优化的思想,结合模拟退火以及多种群算法的优势,提出了基于模拟退火遗传算法和基于多种群遗传算法的启发式稀疏重构算法。所提算法均从传统... 详细信息

稀疏重构算法中凸松弛法在恢复效率方面、贪婪追踪法在恢复精度方面存在不足,基于遗传算法迭代优化的思想,结合模拟退火以及多种群算法的优势,提出了基于模拟退火遗传算法和基于多种群遗传算法的启发式稀疏重构算法。所提算法均从传统遗传算法易陷入局部最优解的缺陷出发,分别通过保持个体间的差异性和提高种群多样性来搜索待求稀疏信号的全局最优解,并通过理论分析证明了所提算法参数选取及搜索策略的有效性。此外,以阵列信号处理中空间信源的波达方向(DoA)估计问题为例,验证了所提算法的有效性。仿真结果表明,相较于正交匹配追踪OMP算法和基于l 1范数奇异值分解的l 1-SVD算法,所提算法提高了DoA估计的精度,且降低了运算复杂度,使其快速收敛至全局最优解。

关键词：多种群遗传算法模拟退火遗传算法 DoA估计稀疏重构

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基于遗传算法的聚类方法研究

基于遗传算法的聚类方法研究

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作者：武兆慧山东师范大学

学位级别：硕士

近年来数据挖掘引起了信息产业界的广泛关注,其主要原因是存在大量的可用数据,并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。通过数据挖掘,可以将知识发现的研究成果应用于实际数据处理中,为科学决策提供支持。聚类分析是数据挖掘的... 详细信息

近年来数据挖掘引起了信息产业界的广泛关注,其主要原因是存在大量的可用数据,并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。通过数据挖掘,可以将知识发现的研究成果应用于实际数据处理中,为科学决策提供支持。聚类分析是数据挖掘的一项基本任务,是一个无监督的学习过程,聚类的目标是在没有任何先验知识的前提下,将数据聚集成不同的簇,使得相同簇中的元素尽可能相似,不同簇中的元素差别尽可能大。通过聚类,人们能够识别密集的和稀疏的区域,因而发现全局的分布模式,以及数据属性之间有趣的相互关系。在聚类分析中,K-means算法可以说是应用较为广泛的一种算法,但它的一个致命弱点是对初始化非常敏感而容易陷入局部极小值,而遗传算法是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法,其显著特点是隐含并行性和对全局信息的有效利用能力,因此,借鉴K-means算法,用遗传算法来解决聚类问题,既能发挥遗传算法的全局寻优能力,又能兼顾K-means算法的局部搜索能力,从而更好地解决聚类问题。本文就是提出了新的混合遗传算法,并以此来解决聚类问题。本文对遗传算法和经典的聚类算法做了深刻地分析、研究,提出了一种改进的基于模拟退火机制的多种群并行遗传算法,利用该混合遗传算法解决聚类问题,并通过实验验证算法的有效性。主要工作包括: 1.介绍分析了聚类算法以及遗传算法。介绍了数据挖掘的相关概念、任务、方法,然后介绍了聚类分析的概念、常见算法以及遗传算法的基本概念、研究现状等,并进行了相应的分析。 2.提出了一种改进的基于模拟退火机制的多种群并行遗传算法。提出的混合遗传算法利用模拟退火遗传算法,并对其进行了改进(采用动态调节近邻子集大小的方式),再结合多种群并行遗传算法的思想,同时加入小生境技术,从而有效地克服基本遗传算法的早熟收敛等缺陷。 3.将改进的基于模拟退火机制的多种群并行遗传算法用于聚类分析。借鉴了K-means算法,并采用基于聚类中心的浮点编码方式,同时考虑到聚类数目k的值通常在事前不能很好地确定,往往根据经验来定,所以本文分别提出了固定聚类数目k值的聚类算法以及可以动态确定恰当的聚类数目k值的相应算法,使得聚类算法具有更普遍的意义。 4.测试本文提出算法的有效性。为了测试本文提出的聚类算法的性能,本文采用两组实验数据,分别针对固定聚类数目k的聚类算法以及动态确定聚类数目k的聚类算法进行实验,并与其它的聚类算法,即K-means算法以及基于遗传算法的聚类算法进行效果比较,实验结果显示本文算法有效地解决了聚类问题。由于人们面对的数据是海量的,所以要求聚类算法能够快速准确地解决实际问题。本

关键词：数据挖掘聚类遗传算法模拟退火遗传算法小生境技术多种群

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基于改进遗传算法的环形蒸汽供热管网优化设计

基于改进遗传算法的环形蒸汽供热管网优化设计

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作者：程海锋东南大学

学位级别：硕士

供热管网是城市供热系统的重要组成部分,是保障人民生活和发展经济不可或缺的基础设施。进行城市集中供热管网的优化研究,不但对节能降耗、减少投资有着重要意义,而且对实现供热的安全可靠也具有重要的社会效益。国内外学者对热网的优... 详细信息

供热管网是城市供热系统的重要组成部分,是保障人民生活和发展经济不可或缺的基础设施。进行城市集中供热管网的优化研究,不但对节能降耗、减少投资有着重要意义,而且对实现供热的安全可靠也具有重要的社会效益。国内外学者对热网的优化设计进行了广泛的研究,但提出的优化方法大都仅针对于以热水为热媒的管网,而且对运行灵活的环形热网的研究较少。\n 本文以环形蒸汽供热管网作为对象,首先阐述了供热管网优化设计的意义及发展现状,并简要介绍了已有的一些优化方法,分析比较了各种方法的局限与不足。针对环形蒸汽管网的水力热力特点,建立了以压力和焓为自变量的节点方程组,通过水力热力方程联立来进行管网计算。在此基础上,提出以管径和保温层为决策变量,材料投资费用和散热损失费用之和为目标函数的蒸汽供热管网优化设计模型。针对该优化模型为离散变量组合优化的实质,在叙述了遗传算法和模拟退火算法的基本原理后,将两种算法有机结合,引出了适用于求解组合优化的模拟退火遗传算法(SAGA),并首次尝试利用该算法对蒸汽优化模型进行求解。同时编写相应的优化计算程序,以一个代表性的算例验证了模拟退火遗传算法在寻优能力和收敛速度上好于一般遗传算法,并对优化结果进行了经济性和可靠性的比较,说明该方法在蒸汽供热管网优化设计中的理论和实用价值:并归纳总结了影响蒸汽供热管网优化设计结果的一些相关因素。

关键词：供热管网模拟退火遗传算法城市供热系统蒸汽优化

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