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为解决生产调度问题,在增强赋时变迁Petri网和模拟退火算法的基础上,将两者结合起来,首先利用Petri网描述生产调度问题,为提高算法的通用性,以Petri网的系列变迁来作为调度问题解的表达方式,然后通过模拟退火算法求解问题的最优解或近优解.在模拟退火算法新解产生过程中通过引入记忆功能,避免迂回搜索,提高了搜索效率和解... 相似文献
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物流配送车辆路线问题,是物流配送优化中不可缺少的环节。针对传统的遗传算法存在收敛速度慢,局部搜索能力差,易早熟的缺点,采用混合遗传算法进行优化求解。即采用二重结构编码,可以使问题变得更简洁,提高遗传法的搜索效率。用个体数量控制选择策略,以保证群体的多样性,用改进的顺序交叉算子避免优良基因片断在顺序交叉时被破坏,保证算法能够收敛到全局最优。结合具体实例,通过实验计算证明了该改进算法的良好性能。 相似文献
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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。 相似文献
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针对粒子群优化(PSO)算法容易陷入局部极值的不足,引入免疫机制对PSO算法进行优化,实现全局搜索。通过免疫机制的应用,根据亲和度的高低进行粒子克隆、选择、淘汰和高频变异,增强了算法全局搜索的能力,提高了收敛速度和精度。实验表明,改进后的算法完成全局搜索所需的迭代次数明显少于PSO算法,具有优良的自适应调整性能。 相似文献
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《江苏科技大学学报(社会科学版)》2021,35(3)
椭圆偏振光谱方法是获取薄膜复光学常数和厚度的最优光学测量手段之一,椭偏方程作为超越方程,其逆向求解过程中的反演算法直接影响着椭偏数据的处理效率与精度.以前期的蚁群算法为基础,为进一步提高算法的收敛速度和跳出局部最优解的能力,研究了模拟退火算法和蚁群算法的融合策略,并提出了一种基于最优蚂蚁的变步长方法,通过动态改变最优蚂蚁的领域局部搜索步长,提升算法的精细化搜索能力,最终给出了模拟退火-蚁群变步长优化算法.应用该优化算法分析了高温超导薄膜FeSe的椭偏光谱,测试结果表明,该混合优化算法可以实现椭偏数据的精确反演分析,并且具有更快的收敛速度和更优的评价函数. 相似文献
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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。 相似文献
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传统舰船尾迹搜索方法在多维信息处理上,由于算法计算因素单一,无法对多维信息内无效数据做准确筛选运算,导致舰船尾迹图像搜索运算受到无效数据干扰源影响,出现搜索映射率低、误差大的问题。针对此问题,提出舰船尾迹多维信息抗干扰智能搜索方法研究。首先,通过对多维信息内舰船尾迹图像进行锁定。其次,引入多尺度特征融合算法对尾迹图像内干扰源进行滤除处理,接着,引入空间特征匹配算法对处理后的尾迹图像做搜索特征匹配计算,完成智能搜索过程。最后,通过对比实验证明,提出的舰船尾迹多维信息抗干扰智能搜索方法,能够有效解决传统搜索方法存在的映射率低、误差大的问题。 相似文献
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引导进化模拟退火算法在船舶能优化设计中应用 总被引:4,自引:0,他引:4
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。 相似文献
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由于传统的船舶重力匹配导航系统采用非智能搜索策略,因此在嵌入式架构下出现抗干扰性差、可靠性下降的问题。针对此问题,提出嵌入式船舶重力匹配导航系统可靠性检测方法。首先引入蜂群算法,对传统重力匹配策略进行修正;然后通过引入侵入式阈值算法,对修正后的策略进行权重模型优化计算;最后,通过引入OGL算法,完成对模型异常重力值的检测计算,实现重力匹配导航系统可靠性的检测;最后设计一组仿真实验,通过实验证明提出方法的可行性与有效性。 相似文献
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布局问题是一个组合最优化问题,众多学者对此进行了深入的研究,并提出了许多算法,算法的选择直接影响布局问题的计算速度和求解精度.搜索策略的不同,介绍了以下几种算法基于规则的启发式算法;传统最优化算法;遗传算法;模拟退火算法;改进模式搜索算法;混合算法. 相似文献
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针对船舶管件柔性车间的复杂制造环境,建立以完工时间为主要优化目标、以设备资源和辅助资源为约束条件的双资源约束柔性生产车间调度问题模型,设计一种改进布谷鸟算法对其进行求解。针对问题特征及复杂性,在布谷鸟算法核心框架不变的基础上,提出一种莱维飞行自适应步长因子;同时,设计基于2种局部搜索的巢寄生策略,并引入模拟退火算法,以解决工序维、设备维和资源维的调度优化问题。将该算法应用于企业实际生产模型,结果表明:改进算法能有效避免设备资源冲突,具备较好的综合调度特性。 相似文献
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基于改进蚁群算法的物流网络 总被引:1,自引:0,他引:1
文中将受容量限制的单分配轴-辐式网络抽象为一个三次变量的混合整数线性规划模型方程;提出了一种改进的蚁群算法,将6种局域搜索算子加入算法中,因此具有较高的全局搜索能力和局部搜索能力;同时提出“解对”的概念,对问题的构成进行分解优化,转化为确定问题,切实使本问题符合蚁群算法使用的前提和优势;最后,使用澳大利亚邮政的数据进行选址仿真实验,验证此算法模型在该应用中的求解效率和计算稳定性。 相似文献
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针对基本蚁群优化算法在物流配送路径优化应用过程中存在的问题,主要是由信息素全局和局部更新策略而导致车辆选择路径时容易陷入局部最优解的现象,本文详细研究了蚁群算法的改进算法,即最大最小蚁群算法;并引入信息素平滑机制来提升算法的路径探索能力,实现此组合优化理论在带时间窗的车辆路径问题中的应用. 相似文献