遗传退火算法

摘要： 对逆变器的输出电压波形进行傅立叶级数分析,对开关器件的开关时刻进行优化选择,令某些不需要的低次谐波为零,得到一组非线性方程组,通过对方程组进行求解,即可得到相应的控制开关角度,实现输出电压不存在待消除谐波的效果。研究了利用遗传退火算法求解非线性方程组的方式,发挥遗传算法和退火算法各自的优势,提高了最优解寻找的全面性和高效性。根据不同的调制度,对钳制二极管型逆变器进行计算,运用不同的算法计算50次,对结果进行统计,比较两种算法得到的开关角度值和谐波总畸变量THD值。通过仿真实验对比,提出的算法相比于遗传算法效果更好,得到的THD值更低,说明得到的开关角度值更优,算法的谐波消除效果更好。通过频谱图验证仿真结果的有效性,相电压和线电压对应的谐波如5、7、11、13次等均被消除,从而证明了算法的有效性。

摘要： 介绍了决策智能辅助系统中的核心模块算法,将冶炼工程中的所有配料、成本优化及调度寻优问题全部归纳为“目标规划模型”进行解决。在实际生产中为了保证最终产品的各项指标,需要对入炉料有相应的要求。如何在市场矿源信息数据中选取适合的冶炼矿原材料,并且做到配矿后的成本最低,是本决策算法解决的问题。

摘要： 绿色制造和智能制造是工业发展的两大趋势,针对目前作业车间能耗大、设备利用率低,以及产品拖期严重等问题,以智能制造业环境中的作业车间为研究对象,建立了以车间总能耗和总拖期惩罚为优化目标的多目标调度模型,并通过设置权重系数来调节优化目标决策偏好;基于遗传算法收敛速度快、全局搜索能力强,以及模拟退火算法突跳性强的特点,设计一种新型的遗传退火算法对问题进行求解.在算法设计中提出新的退火函数,同时结合回火机制,可有效地求出车间总能耗与总拖期惩罚的关系.最后,通过实例验证该模型的可行性和所提算法的有效性.

摘要： 针对工序质检结果使原作业计划不能有效指导车间生产的现状,研究考虑工序质检的柔性作业车间动态调度问题.建立以最小化工件的最大完工时间和最小化排产方案变更差异为目标的混合整数规划模型,并提出一种基于局面评价的遗传退火算法.该算法将遗传算法的种群和变异概念引入模拟退火算法,利用模拟退火算法多次获得局部最优解以及大规模变异跳出局部最优的机制,获得最终全局近优解.在解码规则中直接考虑调度目标,提出基于局面评价的解码机制,避免产生劣质解,从而减小解空间.采用所提算法对文献中的案例进行扩充和求解,并与3种算法对比,验证了所提算法在解决该类问题上的有效性和优越性.

摘要： 为了检索最相似的CAD模型,本文结合遗传算法的全局搜索能力和模拟退火算法的局部搜索能力,提出了基于遗传退火算法的模型相似性度量方法.利用面的边数差异来计算源模型面与目标模型面之间的形状相似性.结合面的形状相似性和面的邻接关系来计算面的结构相似性.以面的形状相似性和结构相似性为基础,构造2个模型的整体相似度矩阵.利用遗传退火算法对该矩阵进行搜索,得到2个模型之间的最优面匹配序列.以最优面匹配序列为基础,计算2个模型的相似性.实验结果表明:相对于模拟退火算法,本文所提出方法使13.33％的模型的排序效果有所改善.该方法能够更准确地度量2个模型之间的差异.

摘要： 本文针对整车物流网络优化问题,建立低碳经济下的鲁棒优化模型,设计遗传退火算法对模型进行求解,并通过算例仿真验证了模型和算法的有效性.研究结果表明,与随机规划模型相比,鲁棒优化模型能够有效减少决策风险,但提高决策方案的鲁棒性需付出更高的成本;遗传退火算法较参数取值相同下的遗传算法和模拟退火算法性能更优;碳税的增加对碳排放量的影响呈现明显的阶梯状下降特征,碳税政策制定者可利用这一规律,合理设置碳税值,使其达到减排效果的同时尽可能的减轻企业的经济负担.

摘要： 针对更符合实际生产的柔性作业车间调度问题(FJSP)及其NP难得特性,在已有遗传退火算法(GASA)的基础上,提出了改进的遗传退火算法(EGSA),以便更高效地解决FJSP问题.在算法的操作上,引入了S-自适应遗传算子以及非齐次的降温策略,不仅能对交叉和变异概率进行自适应非线性调整而且还能很好的控制温度的下降,增补了遗传算法的进化能力.最后,将提出的EGSA算法通过3个基准问题仿真,统计结果表明了算法的可行性和有效性,同时也说明提出的算法在求解FJSP问题方面具有高效性和精确性;在收敛性能方面与传统算法相比具有更好的鲁棒性和收敛性.

摘要： 针对资源紧缺情况下多受灾点多资源多出救点的铁路突发事件,利用AHP模糊综合评价法得出各受灾点受灾程度的评分值,在此基础上建立以资源缺失程度损失最小、 资源运输成本最小为优化目标的数学模型,并采用遗传退火混合算法求解.该算法采用基于元包数组的实数编码,将判别准则引入进化操作之后,从而提高寻优能力.结果表明,与按照各受灾点需求比例分配的方案相比,文章求出的最优分配方案资源缺失程度损失降低76.92％,资源运输成本降低5.71％,结果更优.

摘要： 随着新型跳频通信装备的大量配发,为了更好地解决战场地域内跳频频率分配的优化问题.本文结合防空兵战术超短波跳频电台通信网的可用频率资源有限的实际情况，以装备战技术指标和通信网内通信节点的地理位置分布为基础，推导给出通信网内各子网频率表频点分配的规划过程，并从理论上仿真论证了整个规划方案能够提高通信网内各子网的抗干扰、反侦察能力。依据跳频网络用频特点,建立了新的跳频频率分配模型,采用二维编码遗传退火算法完成了跳频频率分配问题的求解.目的是为了改善以往跳频频率分配主要依靠经验的局面,在战场频率资源有限的情况下,实现跳频频率的合理、有效分配.最后,通过仿真计算验证了该算法的有效性.

摘要： 采用基因集的形式对传统遗传算法的编码方式进行改进，再引入模拟退火的思想，提出一种基于基因集编码的遗传退火算法的文本特征抽取方法(GSGAA)，并与遗传算法(GA)和模拟退火GA算法(SA-GA)进行比较实验。结果表明，GSGAA算法用于文本分类的特征抽取所得出结果的正确率和执行时间都比采用单基因进行编码的GA算法和GA-SA算法好，具有一定的应用价值。

摘要： 并行测试的任务调度优化是并行测试技术的核心问题之一。首先建立了并行测试任务调度问题的数学模型；给出了并行率和加速比的定义；设计了一种满足资源约束与任务时序约束的基因编码方法及相应的遗传退火操作方案。该算法充分利用了遗传退火算法优异的全局最优搜索能力来寻找多目标综合要求最高的并行任务序列。最后,对实例进行仿真实验,结果验证了该算法的有效性及优越性。

摘要： 提出采用实用遗传退火算法确定控制策略,对带钢生产中的关键环节热轧带钢卷取温度进行控制,该算法克服了传统遗传算法早熟和收敛速度慢的缺点,应用效果良好.

摘要： 遗传退火算法是一种解决组合优化问题的有效方法，它不仅可以改进传统模拟退火算法的优化程度，并可大大缩短问题的求解时间。该文将跗退火算法用于电力变压器优化设计问题的研究，详细介绍了算法实现过程中各种参的选择方法并给出了具体算例。试算结果表明利用该算法得到的优化是令人满意的。

摘要： 本发明公开了基于遗传算法和模拟退火的室内定位网元优化布局方法，属于室内定位领域，包含如下步骤：步骤(1)：进行网元布局；步骤(2)：确定自适应遗传算法需要的控制参数；步骤(3)：对网元布局进行初始化；步骤(4)：计算适应度；步骤(5)：判定是否满足遗传收敛条件；步骤(6)：选择适应度较高的网元布局；步骤(7)：对二进制编码进行交叉操作获得子代；步骤(8)：对二进制编码进行取反操作获得变异；步骤(9)：产生新的网元布设空间；步骤(10)：对群体进行模拟退火操作；步骤(11)：产生最优网元布局结果；步骤(12)：输出最优网元布局结果，结束。本发明既有较强的全局搜索能力，也有较强的局部搜索能力，提高了定位精度，提高了搜索效率。

摘要： 本发明公开了一种基于遗传模拟退火算法和混沌映射的彩色图像加密方法，其特征在于，包括如下步骤：1)生成整数序列；2)对明文图像I中的R、G、B三层进行选择和交叉操作；3)对交叉序列各层执行基于模拟退火算法的置乱操作；4)判断是否执行变异操作；5)获得最终加密图像E。这种方法能增强图像信息的安全性，提高加密处理的效率，能增强图像的鲁棒性，这种方法安全性高，可以抵抗常见图像攻击。

摘要： 本发明涉及三维模型显示技术领域，尤其是基于改进遗传算法和模拟退火算法的三维球体装箱方法，包括数据预处理阶段、球体内接立方体空间装箱阶段和“立方体‑球体”展开阶段，本发明通过将完整问题分为两个部分，分别使用改进后的遗传算法和模拟退火算法进行求解，两种算法在不同的阶段中发挥了各自的优势，能够实现高效率、高精确度、高泛用性的求解效果。

摘要： 本发明涉及一种基于遗传算法与模拟退火算法结合的推力分配方法，包括以下步骤：1)推力分配系统从动力定位控制器获得当前推进器的三轴指令，包括纵向力、横向力和首摇扭矩；2)建立动力定位系统的推力分配数学模型；3)建立推力分配模型的目标函数和约束条件；4)应用遗传算法与模拟退火算法结合的寻优方法对推力分配模型进行求解，得到最优的分配推力方案，并将其转化为各推进器的推力指令以及方位角指令。与现有技术相比，本发明具有快速有效、减少计算时间、寻优精度高、工程实用性强等优点。

摘要： 本发明涉及基于遗传算法和模拟退火算法的太阳黑子识别的方法，属天文技术和图像处理领域。本发明首先对图像预处理，对全日面图像先做膨胀和腐蚀操作，用全日面图像减去经膨胀和腐蚀的背景图，获得背景均匀的全日面图像，对背景均匀的全日面图像进行均值平滑滤波进行降噪；其次使用遗传算法进化两组阈值；然后对两组阈值分别使用模拟退火算法，得到新种群并判断是否满足退出条件，满足则找出种群中的最佳熵的两个阈值对图像进行分割，对分割结果进行去除小面积块处理，最后标记显示分割后的图像。本发明能较精确地对全日面图像的太阳黑子进行了识别。

摘要： 本发明公开了一种基于改进遗传模拟退火算法的多式联运路径优化方法，属于多式联运路径优化技术领域，通过多种运输方式组合的方式处理货运工作，而多种运输方式的组合方案通过如下步骤得到：S1、依据运输路线图，列出各节点间不同运输方式的运输距离，得到距离矩阵；S2、建立多式联运路径优化模型；S3、通过改进的遗传模拟退火算法求解S2建立的多式联运路径优化模型，从而得到最优运输方案。本发明的有益效果：通过深度优先搜索算法对初始解进行优化，能够有效提高初始解质量，减少最优解不稳定情况的发生，提升优秀子代出现的速度，进而加快算法的收敛速度，提高算法效率，优化货物运输成本和运输效率。

摘要： 本发明提供了一种基于遗传‑模拟退火组合算法对物流配送的优化方法，涉及物流智能配送技术领域，利用改进后的遗传算法得到全局较优解，并将其作为改进后的模拟退火算法的初始解，用于最终搜索到最优解。这样组合算法方式，通过利用遗传算法较强的全局搜索能力，弥补模拟退火算法寻优过程长、收敛速度慢的缺陷，又利用模拟退火算法较强的局部搜索能力能够大大降低收敛到局部最优解的概率，用于提高整体算法的性能。通过本发明解决了传统物流配送过程中时效性较差，人工费用成本过高的技术问题。提高了服务质量和车辆的满载率，降低运输配送成本，节约运输的里程，使其路径效益最大化。

摘要： 本发明公开了一种基于改进模拟退火融合遗传算法的多无人机任务分配方法，采用离线的方式，通过A*算法求解航迹长度，并将航迹长度作为影响任务分配的因素之一；将无人机的特性划分为无人机价值、无人机侦察能力以及无人机打击能力，并获得的无人机特性值；将任务特性划分为任务反侦察能力和任务反打击能力，并获得任务特性值；而后采用改进模拟退火融合遗传算法进行多无人机任务分配。本发明能够提高种群的多样性以及求解效率，同时将航迹长度作为影响任务分配的因素之一，通过提出采用离线的方式进行航迹预测，将航迹预测与任务分配作为两个模块，通过航迹预测的结果作为任务分配的输入，即两个模块为串联模式。有效地提高求解任务分配的效率。

摘要： 本申请提供了一种基于模拟退火遗传算法的生成对抗网络过采样方法及装置，包括：利用生成对抗人工神经网络的对抗性学习能力，确定样本数据与最优子代样本数据的对应关系；具体地，依据预设的个体适应度条件确定所述最优子代样本数据；依据所述最优子代样本数据确定所述生成对抗人工神经网络中生成网络的网络参数；依据所述网络参数确定所述对应关系；获取目标样本数据；通过所述对应关系，确定与所述目标样本数据对应的最优子代目标样本数据。通过同时使用多个对抗学习目标训练生成网络，克服单一对抗学习目标的局限性；通过使用模拟退火算法来选择是否更新生成网络，避免模型陷入局部最优解，使模型收敛至全局最优。

摘要： 本发明公开一种基于遗传退火算法的轮毂电机优化方法，包括技术步骤、获取轮毂电机优化的目标和约束条件；采用遗传退火算法对轮毂电机进行逆解、求解获得的轮毂电机设计变量参数值；根据获取的变量参数值产生的轮毂电机稳定持续的转矩。本发明的遗传退火算法，是在遗传算法的基础上进行了改进，将遗传算法和模拟退火算法有机的结合在一起，不仅能使算法的效率得到提高，还能增强算法的全局把控能力，精确度高，收敛速度快，效率高。将它应用于电动车轮毂电机优化设计是可行的，并且具有广阔的工程应用价值。