引导进化模拟退火算法在船舶能优化设计中应用

引导进化模拟退火算法是一种采用全局优化策略的人工神经网络的平行技术，综合了遗传算法，模拟退火，模拟进化的思想，并在解空间实施区域引导，本文用该算法进行船舶性能优化计算，速度快捷，其全局化策略，可避免陷入局部最小值。     

GESA算法在船舶性能优化设计中的应用

ＧＥＳＡ算法是一种全局采用全局优化策略的人工神经网络的并行技术，它以一种新颖的方式综合了遗传算法，模拟淬火、模拟进化的思想；它的另一个特点是在解空间实施区域引导 。本文用ＧＥＳＡ算法进行船舶性能优化计算，这种方法速度快速，由于是全局优化策略，避免了陷入局部最小值，利用该方法，可向设计部门提供咨询服务。     

基于模拟退火多种群并行进化规划的柔性调度方法

运用基于模拟退火多多种群并行进化规划SAMPEP（Simulated Annealing Multigroup Parallel Evolutionary Programming),求解FMS（Flexible Manufacture System)中的柔性调度问题。伪真结果表明，该算法增强了EP（Evolutionary Programming)算法的全局收敛性，在多目标和复杂多约束条件下，得到了满意的全局最优解。     

基于模拟退火算法在尺度优化设计方法

详细介绍了神经网络的模拟退火算法法（以下简称ＳＡ）的特点，基本思想及步骤，它是基于ＭｏｎｔｅＣａｒｔｏ迭代精法的一种随机搜索算法，以主尺度优化设计为例，针对主尺度优化问题解的特性和状态，对模拟退火算法是具体应用的几个问题进行了探讨，仿真结果表明，ＳＡ算法能很好的姚离局部最优解的陷阱找到全局最优解，其优化与初始点的选择无关，从而为船舶主尺度优化问题提供了一个稳定的全局最优化算法。     

基于模拟退火多种群并行进化规划的柔性调度方法

运用基于模拟退火多多种群并行进化规划SAMPEP(Simulated Annealing Multigroup Parallel Evolutionary Programming),求解FMS(Flexible Manufacture System)中的柔性调度问题.仿真结果表明,该算法增强了EP(Evolutionary Programming)算法的全局收敛性,在多目标和复杂多约束条件下,得到了满意的全局最优解.     

回火退火法在直臂架滑轮组补偿变幅系统优化设计中的应用

采用一种改进的模拟退火法－回火退火法对对滑轮组补偿式变幅系统的设计参数进行了优化,算法具有全局寻优能力,并提出了模拟退火法的收敛速度,将其计算结果与传统设计结果进行了比较,设计参数得到了较好的优化。     

用“模拟退火”算法实现船舶主尺度的全局最优化

本文把模拟退火（SA）法应用于舶舶主尺度优化问题中。针对船舶主尺度优化问题解的特性和状态，对SA算法具体应用中的几个问题进行了探讨。同时，与单纯形法进行了优化结果的比较。比较表明，SA算法能很好地逃离局部极值点的陷阱找到全局最优解，其优化结果与初始点的选择无关，从而为船舶主尺度优化问题提供了一种稳定可靠的全局最优化算法。     

用“模拟退火”算法实现船舶主尺主工的全局最优化

本文把模拟退火（ＳＡ）法应用于船舶主尺优化问题中，针对船舶主尺优化问题的特性和状态，对ＳＡ算法具体应用中的几个问题进行了探讨，同时，与单纯形法进行了优化结果的比较，比较表明ＳＡ法算法能很好地逃离局部极值的陷阱找到全局最优解，其优化结果与初始点的选择无关，从而为船舶主尺度优化问题提供了一种稳定可靠的全局最优化算法。     

基于模拟退火算法的航母总体要素寻优

介绍了模拟退火算法的基本原理及迭代步骤,并将其引入到航空母舰的总体要素方案生成阶段,在综合考虑航空母舰的稳性、快速性、耐波性、作战效能和花费等的同时,建立了最小目标函数模型,通过FORTRAN语言编程对航空母舰总体要素进行全局寻优。算例结果表明,模拟退火算法能很好地找到全局最优解,而不受初始点的控制,优化后,航空母舰的稳性、快速性、耐波性、作战效能和花费等都得到了改善。     

集装箱船主尺度全局最优化的混沌算法

提出了应用混沌优化方法（Chaos Optimization Algorithm,COA)进行集装箱船船型主尺度要素全局优化的新策略。混沌优化方法利用混沌变量的随机性、规律性、遍历性寻优，能够克服经典优化方法如直接法、梯度法、Hessian法等方法容易陷入局部极小点的不足，方法简单、快速、易于掌握，其效率比一些目前广泛应用的随机优化方法如模拟退火法（SAA）、遗传算法（GA）等高得多。实际算例的结果证实了混沌优化方法用于集装箱船船型优化的有效性。     

人工神经网络控制器在水下无人运载器导航中的应用

本文以水下无人运载器（AUV）绕平面圆周航行的速度、位置控制为例，推广到任何轨迹的控制问题。利用神经网络学习AUV运行的内在规律，预测未来一步的运行情况，并用改良的PID方式前馈与后馈相结合控制其执行机构。系统学习、预测及PID各增益量利用GESA（GuidedEvolutionarySimulatedAnnealing）全局优化方法求得。本方法具有自适应性、强非线性及前馈控制等特点，优于其它一般的控制器。     

两种优化算法在螺旋桨优化设计中的应用与比较

为了获取合理且高效的船用螺旋桨,把数值优化算法引用到螺旋桨剖面设计中来。设计过程中以遗传算法和模拟退火算法为优化算法,以提高敞水效率为优化目标,通过优化算法的操作产生新翼型剖面,并结合面元法水动力性能预报程序进行原型桨与设计桨的水动力性能预报。由结果分析可知:结合优化算法的螺旋桨设计是可行的,且在算例中各算法的设置条件下,模拟退火算法无论在优化效果上还是在优化效率上都比遗传算法表现卓越。     

船舶航行性能综合优化研究

船舶航行性能优化是一个非常复杂的问题,它具有多个设计变量,多个约束和多个极点.传统的优化方法通常无法解决该问题.文中采用了一种传统的优化方法一复合形法(CA)和遗传算法(GA),模拟退火算法(SA)来计算船舶航行性能优化问题,比较了三种优化方法的输出结果并选取最好的那个解作为最终的优化结果.通过这种方法.可以以更高的概率获得真实的最优解.应该指出的是,这三种算法都作了某种程度上的改进.作者采用C++语言基于面向对象思想开发了计算软件-ShipPO.文中列出的所有船舶航行性能优化计算结果都是在ShipPO平台上计算出来的,结果表明采用三种优化方法计算一次船舶航行性能优化问题耗时并不太多.最终的结果表明ShipPO具有很强的寻找全局最优解的能力,它能够很好地满足工程需要.     

码头集卡运输线路的模型研究及设计

集装箱码头的集卡调度优化问题已经应用到生产领域，但其中有一个重要的问题就是集卡运输线路的选择还相对研究较少。运用了线性规划的RVP模型设计了一个算法，并在模拟程序中进行实现，效果较好。计划在新的集装箱码头管理系统中将该模型融合进去。     

基于Memetic算法的动态武器目标分配问题研究

考虑时间和空间的影响,动态武器目标分配是一个复杂的问题。针对时间和空间对武器目标分配过程的约束,建立了动态武器目标分配数学模型;提出了一种Memetic算法来解该问题,采用遗传算法作为全局搜索策略,模拟退火算法作为局部搜索策略,根据Any-time算法的特性,设置了一种有限时间元级控制策略来响应分配动态过程。最后,通过仿真实例,验证了该算法的有效性和实用性。     

Evaluation and selection of the ship collaborative design resources based on AHP and genetic and simulated annealing algorithm

1Introduction Theshipdesigninvolvesshipyards,ship owner,classi ficationsociety,shipresearchinstituteandsoon,while theshipcollaborativedesignneedsthecooperationbe tweenthedesignersfromdifferentdepartmentsand thosewithdiverseknowledge.Thus,intheshipcollab o…     

基于工艺可行性的离散变量结构动力特性设计优化

基于船舶工艺可行性分析,建立了使用自适应模拟退火算法的多工况下船体结构动力特性设计优化模型;并给出了相应的设计流程。模型使用矩阵描述由板材厚度和骨材型号构成的离散变量集合,同时将全体设计变量处理为共享设计变量。将模型应用于某集装箱船艉部结构的动力特性设计优化中,优化后的结构不仅减轻了自重,而且增加了频率储备。实例分析表明该模型能应用于工程结构的实际优化设计。     

雷达机动目标的自适应跟踪算法

机动目标跟踪一直是雷达目标跟踪的重点难点,论文建立了一种当前统计模型的目标运动模型,给出了概率密度以及非零均值目标加速度随机过程数学表达式,结合基本Kalman滤波,建立了基于该模型的机动目标跟踪自适应算法.最后针对实际目标机动情况,对其进行仿真计算,仿真结果证明,该算法具有良好的跟踪性能.     

基于卡尔曼滤波的水声信号线谱增强（英文）

To detect weak underwater acoustic signals radiated by submarines and other underwater equipment, an effective line spectrum enhancement algorithm based on Kalman filter and FFT processing is proposed. The proposed algorithm first determines the frequency components of the weak underwater signal and then filters the signal to enhance the line spectrum, thereby improving the signal-to-noise ratio(SNR). This paper discussed two cases: one is a simulated signal consisting of a dual-frequency sinusoidal periodic signal and Gaussian white noise, and the signal is received after passing through a Rayleigh fading channel;the other is a ship signal recorded from the South China Sea. The results show that the line spectrum of the underwater acoustic signal could be effectively enhanced in both cases, and the filtered waveform is smoother. The analysis of simulated signals and ship signal reflects the effectiveness of the proposed algorithm.