引导进化模拟退火算法在船舶性能优化设计中应用

引导进化模拟退火等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，其全局优化策略，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.     

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。     

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。     

基于免疫进化ANN的雷达信号分选方法

介绍采用基于免疫进化算法的神经网络对雷达信号分选的实现方法。基于免疫进化算法的ANN采用全局搜索的优化方式，克服传统算法的固有缺陷，在收敛速度和性能上都有较大的提高。并用仿真结果表明，基于免疫进化算法的ANN对各种特殊体制的雷达信号分选都达到了较高的正确分选率。     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于协同差分进化算法的船舶分支管路布局优化设计

分支管路是船舶管路系统中最常见和最重要的管路形式。基于协同进化算法和差分进化算法，提出了一种船舶分支管路的新型优化设计方法，并通过3组仿真算例验证了所提优化方法的有效性和实用性。与现有的船舶分支管路设计方法相比，所提优化方法不依赖于网格空间，节省了预处理计算时间和内存；此外，所提优化方法能够对分支管路的每条分支进行并行优化设计，具有较强的全局搜索能力。研究内容对船舶管路智能化设计具有一定意义。     

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.     

基于神经网络的船舶主尺度优化设计方法

详细介绍了神经网络的模拟退火算法的特点，基本思想及计算步骤，并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，对模拟退火算法具体应用中的几个问题进行了探讨。     

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。     

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。     

海上多目标船物联网智能避碰辅助决策研究

船舶在海上航行的过程中,多船相遇会有不同的情况。本文将基于模拟退火的粒子群优化算法应用于海上多目标船舶智能避碰辅助决策中,建立船舶转向避碰幅度目标函数模型。最后利用仿真实验说明本文算法提高了全局的收敛速度、稳定性和通用性。     

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。     

集装箱装箱优化研究

介绍了模拟退火算法、遗传算法和模拟退火遗传算法等几种使集装箱装箱优化的算法,通过比较与分析得出结论:利用模拟退火遗传算法解决装箱问题是较行之有效的。