基于改进模拟退火算法的船舶物流配送中心选址研究

未改进模拟退火算法收敛速度难以控制,导致应用算法选址后物流总成本较高,选址方法的实用价值低。针对以上问题,研究改进模拟退火算法的船舶物流配送中心选址方法。结合船舶物流的实际问题,建立物流中心选址的数学模型。采用与粒子群算法相结合的方式,改进模拟退火算法。利用改进后的模拟退火算法求解建立的数学模型,得到最优物流配送中心地址。通过与传统选址方法的对比实验,表明改进后的模拟退火算法收敛性能更佳,并且相比传统方法平均节省了约16.95%的成本。     

求解旅行商问题的模拟退火算法

旅行商问题TSP是一个典型的NP完全问题，模拟退火算法是求解此问题的一种理想方法。模拟退火算法是依赖邻域结构的迭代方法，模拟退火算法对选择试验解比较敏感。本文针对找领域解，提出6种策略。算法的分析和测试表明，策略F是一种简单有效的算法。     

求解旅行商问题的模拟退火算法

旅行商问题TSP是一个典型的NP完全问题,模拟退火算法是求解此问题的一种理想方法.模拟退火算法是依赖邻域结构的迭代方法,模拟退火算法对选择试验解比较敏感.本文针对找领域解,提出6种策略.算法的分析和测试表明,策略F是一种简单有效的算法.     

非线性规划优化问题中的模拟退火算法

模拟退火SA(Simulated Annealing)算法,是一种仿金属退火物理过程的随机算法,对于复杂的组合优化问题的求解,表现出比其他传统优化算法更加独特和优越的性能。本文介绍了模拟退火算法的原理、实现方法及其求解步骤,并以一具体实例来说明模拟退火算法在解决非线性规划优化问题时的有效性和优越性。     

混合粒子群算法及其优化效率评价

为克服粒子群算法后期搜索效率降低的缺陷,利用直接搜索法的局部搜索能力,提出一种求解优化问题的混合算法(SPSO-DS)。用一个具有代表性的测试函数进行了仿真实验,结果表明该方法效果显著,明显提高了优化计算效率。本文将“平均截止代数”和“截止代数分布熵”作为评价指标,对SPSO-DS的优化效率进行定量的评估,通过与其他粒子群算法进行比较,进一步说明了SPSO-DS的优化效率。     

采用模拟退火算法优化维修周期模型

通过对设备故障维修费用、故障损失费用、定期维护费用与设备运行时间的动态关系的分析，基于运行费用最小的原则，提出了设备维修周期的优化模型，采用改进的模拟退火算法进行优化；算例表明，该模型可为合理维修周期的确定以及维修管理决策提供依据。     

一种混沌遗传混合算法及其在机动多目标数据关联中的应用

讨论了混沌优化方法和自适应遗传算法在多目标数据关联中的应用，针对这两种算法的不足，提出了一种集成混沌优化与遗传算法的混沌遗传算法。仿真结果表明，将本文提出的集成算法运用于数据关联，可以提高关联成功率，加速算法收敛速度。     

一种混沌遗传混合算法及其在机动多目标数据关联中的应用

讨论了混沌优化方法和自适应遗传算法在多目标数据关联中的应用,针对这两种算法的不足,提出了一种集成混沌优化与遗传算法的混沌遗传算法.仿真结果表明,将本文提出的集成算法运用于数据关联,可以提高关联成功率,加速算法收敛速度.     

模拟退火算法在船舶航向PID控制器参数优化中的研究

基于PID控制器的航向参数控制是控制船舶按照既定航向运行的主要方法。传统的PID控制器虽然结构简单,但是航行参数调节精确度不高,在全局进行搜索,收敛性能较差,已经越来越不能适应现代船舶航行参数控制系统的要求。模拟退火算法是一种局部最优搜索方法,能够结合航向操纵航角最小的原则对航向参数进行最优控制。本文在研究了船舶航行参数控制结构的基础上,提出了基于模拟退火算法在船舶航向PID控制器参数的优化算法,最后进行仿真。     

一种船舶结构优化的实用方法

本文针对船舶结构优化设计中普遍存在的混合离散变量的现象，应用一种简便而实用的估化新方法－模拟退火算法直接获得最优解，而需地离散散现象进行了“规格化”后处理，以舱口盖和槽形舱壁的结构优化为例，详细讨论了模拟退火过程中冷却过程进度表优化质量及效率的影响。     

一种加速SIMPLE算法迭代收敛的方案及其在河道平面二维水流计算中的应用

一种加速SIMPLE算法迭代收敛的方案是把SIMPLER与SIMPLEC两种算法结合起来,压力值通过求解压力Poisson方程获得,速度修正值计算式也考虑到了邻点速度修正值的影响。对该方案给出了详细的求解步骤,并通过对长江中游安庆河段平面二维水流流场的计算,将该方案与SIMPLE,SIMPLEC,SIMPLER算法进行了对比。结果表明:该方案有着更好的收敛特性,并且能节省数值计算的时间。     

粒子群优化算法中粒子更新方法研究

粒子群优化算法是根据鸟或鱼群居社会行为而提出的随机优化算法,但标准粒子群优化算法存在早熟收敛和搜索精度低等问题.因此模拟生物克隆选择中5%的B细胞自然消亡过程,在粒子群优化算法进化过程中分别基于代间差分、混沌理论、变异原理等方法设计了8种粒子更新算法,并按照模拟退火方法进行更新后粒子的选择.通过数值实验得出基于代间差分和混沌变异的粒子更新算法(即算法8)是一种很好的选择,并且当性能较差的20%左右粒子按照这种算法更新时效果较好.这种算法可以有效克服标准粒子群算法的早熟现象,并能够加快收敛速度.     

模拟退火算法在高温超导磁体优化设计中的应用

本文介绍了高温超导磁体的设计及高温超导磁体磁场的有限元计算，同时介绍模拟退火算法的基本原理，并利用模拟退火算法对高温超导磁体进行优化计算。     

混合粒子群优化算法求解船队规划非线性模型研究

船队规划是非常复杂的决策,会受到很多因素的影响,客观、科学的得到优化结果非常重要。本文在线性模型的基础上,考虑船舶航速,并将船舶航行时间、成本等因素作为约束条件建立船队规划非线性模型,然后通过混合粒子群优化算法进行模型求解,最后进行仿真实验。实验结果表明,本文算法能够合理的规划船舶发展,并且船舶的限制率低。     

基于改进蚁群算法的邮船舱室模块移运路径规划

针对大型邮船舱室模块运输过程中存在的移运路线长、路线混乱、舱室模块易与障碍物发生碰撞等问题,提出应用加入动态搜索模型的蚁群算法对邮船舱室模块进行路线规划,为运输舱室模块提供清晰、便捷的移运路线。对主竖区的障碍物进行分析,建立模拟实际工况的栅格地图,采用改进蚁群算法寻找移运路径。对不同位置所经过的栅格地图和蚁群数量进行动态调整。采用模拟退火算法寻找蚁群算法的参数。采用离散点分析确定移运路径的主、支通道。仿真试验结果表明,应用改进蚁群算法建立主、支通道进行舱室移运模块可有效提高舱室模块的运输效率。     

基于ASA算法的大型小水线面双体船结构优化

由于小水线面双体船的结构与受力特点比普通单体船更为复杂,因此在结构的优化设计中存在更多的难点。针对小水线面双体船在横向弯曲工况下,存在着大量高应力区域的问题,本文采用自适应模拟退火算法进行优化,获得更合理的设计参数。结果表明,模拟退火算法在双体船结构的设计与优化中有着良好的工程适用性。本研究可为双体船的结构设计与优化提供参考。     

一种低复杂度的MIMO系统球形检测算法

球形译码检测算法是多输入多输出(MIMO)系统中一种高效的检测算法,但是其初始搜索半径影响着算法的复杂度。本文针对此问题,提出基于蚁群算法的球形译码检测算法。该算法首先利用蚁群算法分布式计算的寻优能力来检测确定初始半径,然后在新的半径下进行球形译码检测。仿真实验结果表明,改进SD检测算法的性能效果较好,与传统球形译码算法相比,该检测方法能有效减少在低信噪比时的运算复杂度,同时在高信噪比时可以逼近最大似然译码的检测性能。     

基于ASA算法的大型小水线面双体船结构优化

由于小水线面双体船的结构与受力特点比普通单体船更为复杂,因此在结构的优化设计中存在更多的难点。针对小水线面双体船在横向弯曲工况下,存在着大量高应力区域的问题,本文采用自适应模拟退火算法进行优化,获得更合理的设计参数。结果表明,模拟退火算法在双体船结构的设计与优化中有着良好的工程适用性。本研究可为双体船的结构设计与优化提供参考。     

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。