遗传-模拟退火算法在数据库查询优化中的应用

将遗传算法与模拟退火算法相结合,导出了一种基于遗传-模拟退火算法的多连接查询优化算法.该算法将查询计划的一棵语法树看作是一个染色体,对于语法树上的连接操作后序遍历生成一个编码.在所有编码构成的种群进行完选择、交叉、变异操作之后,在其中引入模拟退火机制,从而进一步调整优化了种群,保持了群体的多样性,减少了用户查询的响应时间.     

基于邻域极值数的协同粒子群优化算法

提出了一种基于邻域极值数的协同粒子群优化算法。该算法将种群分为若干个独立进化的子种群。根据邻域极值数确定各子种群的生存状态。根据子种群的生存状态对子种群实施相应的控制操作,提高子种群的搜索能力,实现子种群之间的信息共享,共同进化。测试结果表明基于邻域极值数的协同粒子群优化算法是一种高效稳健的全局优化算法。     

一种新的双种群PSO-DE混合算法

给出一种新的粒子群算法和差分进化算法相结合的混合算法.该算法基于一种双种群进化策略,其中一个种群由粒子群算法进化,另一种群由差分进化算法进化.此外,采用一种信息分享机制,在算法的进化过程中2个种群中的个体可以实现协同进化.为了进一步提高混合算法的性能,在差分进化算法中融入一种线性递减加权策略的变异操作和指数递增交叉概率算子.通过4个标准测试函数的测试结果表明文中提出的混合算法是一种收敛速度快、求解精度高、鲁棒性较强的全局优化算法.     

一种渐变概率选择操作的实数编码量子进化算法

为进一步提高实数编码量子进化算法在进化过程中的种群多样性以及在高维复杂函数优化上的全局收敛性,参照模拟退火算法的特点,提出了一种渐变选择概率的实数编码量子进化算法,该方法通过在进化过程中逐步提高更好解的选择概率,在进化计算初期保持种群的多样性,能较为全面地对解空间进行搜索,而在进化末期,选择概率逐渐提高到1,只接受更好的解而保证算法稳定的收敛。仿真实验结果表明,该算法能有效避免早熟和局部极值问题,具有更快的收敛速度和更高的求解精度。     

用整数编码的单亲遗传算法求解组合优化问题

在求解组合优化问题时，有一类问题要使用序号编码GA操作，但采用传统的GA算法操作复杂，计算效率不高．改用整数编码的单亲遗传算法来解这类问题，有其优越性．以组合优化问题中的N皇后为例，说明用此方法使其计算简明、直观、有效．     

一种新的JSSP免疫算法

免疫算法是借鉴生物免疫系统原理建立起来的一种新的并行优化算法,用于求解具有多模态性质的函数优化问题具有较好的效果．由于JSSP（Job-Shop调度问题）是一个典型的具有多模态性质的复杂函数优化问题,本文将免疫算法应用于求解JKSP,该算法模拟B细胞的克隆选择过程,通过编码模式的高变异克隆选择完成最佳调度方案的全局搜索．仿真结果表明该算法优化速度快,全局搜索能力强,不易产生不可行解,搜索效率较高,具有较好的JKSP调度优化效果．     

物体表面重建轮廓拼接的改进遗传算法

为解决物体表面重建中的轮廓拼接问题，将其转化为在有向图中寻求最优路径问题．提出了基于遗传算法的适用各种目标函数的轮廓拼接算法，其中对初始种群的产生、交叉算子和变异算子等做了改进，以确保产生的个体均能代表有效解．算例模拟结果表明，该算法简单可行，在优化性能、收敛速度及鲁棒性等方面优于模拟退火算法．     

零担货物序贯装箱优化问题的遗传模拟退火算法

从缩小搜索区域，增强算法的收敛性以及缩短计算时间的角度出发，提出将模拟退火思想引入遗传算法，应用遗传模拟退火算法（GSAA）求解零担货物在集装箱中的序贯装箱优化问题，阐明了该算法的具体实现过程，包括问题编码，适应函数值计算，遗传操作，领域选择以及降温方法等内容，并通过实际数值计算表明该算法优于传统的计算方法。     

退火遗传算法优化的神经网络在销售预测中的应用

将遗传算法(GA)和模拟退火(SA)优化的神经网络应用到制造企业的销售预测中.预测采用三层前馈神经网络,其中神经网络的连接权重和节点阈值的确定使用GA和SA算法相结合的优化学习策略.GA采用实数编码, 把要确定的神经网络连接权重和节点阈值作为基因串.实例数值计算表明该种算法的神经网络的学习速度和预测精度都比单纯BP算法得出的结果好,适合于制造企业的销售预测.     

一种改进的果蝇优化算法求解连续函数优化问题

在原始果蝇算法基础上,结合经典粒子群算法,设计了新的粒子速度和种群更新方法,提出了一种新的改进果蝇算法,然后将改进果蝇算法应用于连续函数优化问题,并用标准测试函数进行了验证,最后对改进果蝇算法的优化机理进行了分析。     

求解柔性Job-shop调度问题的混合粒子群算法

针对柔性Job-shop调度问题,提出了一种混合粒子群算法,该算法对设备分配和工序调度采用不同的编码方法和更新方式,提出了基于设备的初始化算法和基于工件序列的初始化算法来提高PSO初始种群的质量,同时提出了4种不同的邻域结构,分别实现了基于此四种邻域结构的模拟退火搜索算法,将它与粒子群算法进行有效混合来提高粒子群算法的局部搜索能力,实验表明HPSO的有效性.     

二齿差滚动活齿传动多目标稳健优化设计

为了提高二齿差滚动活齿传动的设计水平和设计质量,将优化设计理论与稳健设计方法相结合,在考虑设计变量和设计常量的偏差对可行域影响的基础上,建立了二齿差滚动活齿传动的多目标稳健优化设计数学模型.基于模拟退火算法,提出了该模型的求解方法,给出了计算实例.计算结果表明:与应用普通优化方法得出的优化结果相比较,基于模拟退火算法的稳健优化设计所得的二齿差滚动活齿传动的体积缩小24.1％.     

考虑弹流润滑的圆柱滚子轴承多目标智能优化设计

基于弹性流体动力润滑理论,以额定动载荷最大和膜厚比最大为目标函数,通过对圆柱滚子轴承多目标优化数学模型的研究,应用退火罚函数方法将其转化为无约束单目标优化问题.采用遗传算法求解含连续及离散变量的优化设计问题,同时针对遗传算法的局限性,采用了实数编码,调整了适应函数,设计了基于确定性准则的杂交算子和变异算子,借鉴了优解保留策略,结合模拟退火算法,形成了遗传模拟退火算法,该算法发挥了模拟退火与遗传算法各自的特点.算例表明了该优化方法的有效性.     

多级物流配送网络设计的优化模型及算法

由于生产企业单层次的配送网络结构与大范围物流配送存在很大的不适应性,文中提出了一种符合生产实际需要的多级物流配送网络结构设计,由此建立了可以描述一般性多级配送网络设计问题的通用优化模型,并设计了该优化模型的模拟退火算法.算例研究表明,采用该优化方法运算快捷,所得结果合理,能为生产企业的物流配送网络设计提供良好的决策支持.     

基于模拟退火算法的客运站到发线占用优化研究

结合客运站旅客列车在站技术作业的特点,以出发旅客列车正点为目标并且兼顾到发线固定使用方案和高等级列车优先接发建立客运站到发线占用优化模型。该模型为混合0-1整数规划模型,属于NP问题,直接求解较困难。文中用模拟退火算法(SA)设计求解方案,并用实例对模型和算法进行验证,生成到发线使用方案,说明其优化效果明显。     

双重不确定下应急物资多式联运可靠路径优化

为按时、可靠地将应急物资运达目的地，综合考虑需求和运输环境的双重不确定性、节点疫情感染风险、成本约束、班期限制和转运能力限制等，构建以可靠度最大为目标的应急物资多式联运可靠路径优化模型。同时针对所求问题的NP-难特点，设计蒙特卡洛自适应遗传算法和模拟退火遗传算法进行求解，并引入优劣解距离法对算例的运行结果进行分析。研究结果表明：蒙特卡洛自适应遗传算法较模拟退火遗传算法在求解质量和求解时间方面更优，在交叉概率为0.80，变异概率为0.08，种群大小为50的最佳参数组合下，得到的优化路径最大可靠度为85%，且求解出来的最优路线均未经过存在疫情感染风险的节点，求解结果较好。参数分析表明：在交叉概率相同的条件下，两种算法的平均运行时间均随着变异概率的降低而减少，随着变异概率的增加而增加；多式联运路径优化的决策会受水铁班期的影响。     

一种改进的遗传算法在动态交通分配中的应用

以遗传思想为基础设计了新的启发式优化算法,针对动态交通分配问题,对遗传操作中的选择、交叉、变异算子进行修改,同时采用了模拟退火收敛准则,克服了传统遗传算法早熟收敛的弊端,并提高了全局寻优能力。仿真实验表明,该算法有快速高效的特点,提高了该动态交通分配模型的实用价值。     

基于目的层预约的改进型粒子群电梯群控调度策略

针对单一粒子群算法的派梯策略优化运算过程中容易陷入局部极值点的状况,结合模拟退火理论,提出一种改进型的粒子群电梯群控派梯策略,应用到目的层预约的电梯群控系统中.通过仿真和对比试验可知,基于目的层预约的电梯群控系统能有效地提高服务的各项指标,改进型的粒子群电梯群控调度策略可有效减小乘客候梯时间和电梯启停次数,改善电梯运行性能.     

考虑能耗的铁水联运集装箱装卸设备协同调度

随着集装箱港站铁水联运作业量增大,以及节能减排压力与日俱增,实现港站作业设备的高效调度和低能源消耗间的协同优化将是亟待解决的问题.本文研究了集装箱铁水联运港站中多设备间的高能效协同调度问题,基于混合流水车间调度(HFSS)思想,构建了综合考虑岸桥、集卡、正面吊三阶段装卸过程的协同调度模型,以总完成时间最短和能耗最低为目标,设计了基于遗传算法和模拟退火的混合优化算法.通过实验验证了模型和算法的可行性,证明可以实现高能效利用下的港站设备协同调度优化.