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基于模拟退火遗传算法的舰船编队网络优化调度方法
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作者 陆青梅 赵山林 高媛 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第10期155-160,共6页
舰船编队网络是一个复杂的通信系统,为减少通信延迟,确保信息的及时传递,提高整个编队的反应速度和作战效能,提出基于模拟退火遗传算法的舰船编队网络优化调度方法。以最小通信总延迟与总能耗为目标函数,通过设置约束条件,建立舰船编队... 舰船编队网络是一个复杂的通信系统,为减少通信延迟,确保信息的及时传递,提高整个编队的反应速度和作战效能,提出基于模拟退火遗传算法的舰船编队网络优化调度方法。以最小通信总延迟与总能耗为目标函数,通过设置约束条件,建立舰船编队网络优化调度模型。利用模拟退火遗传算法求解调度模型,实现最小通信总延迟与总能耗的舰船编队网络优化调度。实验结果表明,应用本文方法后,舰船编队网络的通信总延迟在0~80 ms之间,能耗保持在580 kWh以下。说明本文方法可以有效提升舰船编队网络通信的稳定性和效率,显著增强了编队的作战适应性和应变能力,为海军作战和海上安全提供更为可靠的支撑。 展开更多
关键词 模拟退火 遗传算法 舰船编队网络 优化调度 适应性 应变能力
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基于遗传模拟退火算法的多船避碰决策
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作者 时光志 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第9期154-159,共6页
针对开阔水域的多船避碰问题,本文提出一种遗传模拟退火(Genetic Simulated Annealing Algorithm,GSA)算法。通过引入自适应遗传算子,实现交叉和变异算子的动态修正,避免算法过早收敛;将模拟退火算法嵌入遗传算法中,增强算法的局部搜索... 针对开阔水域的多船避碰问题,本文提出一种遗传模拟退火(Genetic Simulated Annealing Algorithm,GSA)算法。通过引入自适应遗传算子,实现交叉和变异算子的动态修正,避免算法过早收敛;将模拟退火算法嵌入遗传算法中,增强算法的局部搜索能力。将船舶会遇态势、船舶相对运动模型和船舶碰撞危险度作为基础,考虑船舶安全性、航行经济性和避碰规则构建目标函数。设计了三船和四船会遇实验,并将GSA与标准遗传算法进行对比,实验结果表明,相比于标准遗传算法,GSA算法在多船避碰中能够更快更好地找到避碰路径。 展开更多
关键词 多船避碰 自适应遗传算子 遗传模拟退火算法
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基于遗传模拟退火算法的智能仓储多AGV调度研究
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作者 潘翔 徐凯 《浙江工业大学学报》 北大核心 2025年第5期483-489,共7页
在物流业需求快速发展及智能制造的背景下,考虑自动导引车(Automated guided vehicle,AGV)在自动化仓库中只参与装卸和搬运工作,根据仓储AGV的工作特点,在考虑车辆电量约束的情况下,建立了以最短总完工距离为优化目标的任务调度模型。... 在物流业需求快速发展及智能制造的背景下,考虑自动导引车(Automated guided vehicle,AGV)在自动化仓库中只参与装卸和搬运工作,根据仓储AGV的工作特点,在考虑车辆电量约束的情况下,建立了以最短总完工距离为优化目标的任务调度模型。针对传统遗传算法收敛速度慢、局部搜索能力弱等问题,在领域搜索策略上引入大规模变异算子,以提升种群多样性。同时引入基于种群搜索的模拟退火算法,在增强算法局部寻优能力的同时,有效缩短了寻优时间。在包含20个搬运任务、32个存储单位的仿真场景中,采用传统任务调度算法和笔者所提算法对模型进行求解,结果证明笔者所提算法对实际算例有较好的求解效果,可以有效提高自动化仓储作业效率。 展开更多
关键词 遗传模拟退火算法 多AGV调度 大规模变异算子 种群搜索
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基于改进模拟退火遗传算法的机械臂轨迹优化 被引量:2
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作者 徐强 徐坚磊 +3 位作者 胡燕海 陈海辉 张行 邢兆辉 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第2期404-412,共9页
为了优化机械臂的工作轨迹,提出了一种改进模拟退火遗传算法。综合考虑机械臂的作业要求及性能特点,利用五次多项式插值的方法在关节空间内规划出一条平滑的运动轨迹。通过罚函数法处理不满足约束条件的个体,动态线性标定法对适应度函... 为了优化机械臂的工作轨迹,提出了一种改进模拟退火遗传算法。综合考虑机械臂的作业要求及性能特点,利用五次多项式插值的方法在关节空间内规划出一条平滑的运动轨迹。通过罚函数法处理不满足约束条件的个体,动态线性标定法对适应度函数进行重新标定。设置一种交叉概率和变异概率自适应调节机制改进遗传算法,并引入模拟退火算法的退火思想,有效避免了算法陷入局部最优。仿真结果表明:改进模拟退火遗传算法优化后的轨迹相比传统遗传算法有效缩短了机械臂的运动时间,进而提高了机械臂的工作效率。 展开更多
关键词 机械臂 五次多项式插值 模拟退火遗传算法 轨迹优化 罚函数法
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基于混合遗传模拟退火算法的无人机货舱装载优化研究
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作者 王彦兆 殷旅江 +1 位作者 沈明辰 张驰 《包装工程》 北大核心 2025年第9期250-259,共10页
目的旨在解决无人机货舱三维装箱空间利用率的优化问题,突破传统经验装箱法的空间利用瓶颈,实现多约束条件下的高效装载。方法结合无人机装载货物高支撑度的要求,构建高稳定性的数学模型,采用遗传算法和模拟退火算法相结合的混合优化方... 目的旨在解决无人机货舱三维装箱空间利用率的优化问题,突破传统经验装箱法的空间利用瓶颈,实现多约束条件下的高效装载。方法结合无人机装载货物高支撑度的要求,构建高稳定性的数学模型,采用遗传算法和模拟退火算法相结合的混合优化方法,通过混沌映射生成初始种群,然后采用两段式编码,结合动态空间分割法进行装载优化,最终迭代出最优装载方案。结果采用提出的混合算法对某汽车零部件企业的20种共390件零件进行仿真实验,在满足支撑约束与其他约束的前提下与原算法进行对比,空间利用率提高5%,可见装箱效果显著优于其他算法。结论改进的算法装载效率高,稳定性强,为无人机货舱装载问题提供一种有效的优化方法;它面对各种货物均能保证较优的装载效果,解决了某企业经验装箱法中存在的空间利用问题,同时为以后研究无人机装箱问题提供了借鉴,具有较好的应用前景。 展开更多
关键词 无人机 三维装箱 遗传算法 模拟退火算法
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基于遗传模拟退火算法的资源受限人机协作装配线平衡研究
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作者 汪开普 章卫 李新宇 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第6期2043-2058,共16页
针对协作机器人数受限的人机协作装配线平衡问题,构建了以最小化节拍为优化目标的混合整数线性规划模型,并验证了模型的正确性。针对问题任务分配复杂、装配模式多、机器人资源受限等特征,提出一种混合遗传模拟退火算法。考虑工位内工... 针对协作机器人数受限的人机协作装配线平衡问题,构建了以最小化节拍为优化目标的混合整数线性规划模型,并验证了模型的正确性。针对问题任务分配复杂、装配模式多、机器人资源受限等特征,提出一种混合遗传模拟退火算法。考虑工位内工人和机器人的调度关系,构造了基于任务分配、任务模式和资源约束的三段式编解码策略,以提高初始解的质量;设计了一种基于优先约束的映射算子和插入变异算子,以增强算法的全局搜索能力;引入模拟退火操作,并设计了任务、装配模式与机器人分配组合的8种新解产生方式,来提高算法的局部搜索能力。通过32个测试案例并与4种经典算法对比,验证了所提算法的有效性和优越性。在资源受限的不同规模案例上,相比手工装配模式,人机协作装配模式的节拍分别缩短了17.83%,15.00%,14.71%,有效提高了装配效率。 展开更多
关键词 装配线平衡 人机协作 混合整数线性规划 遗传算法 模拟退火算法
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基于改进模拟退火遗传算法的高速公路服务区自洽能源系统高能效优化 被引量:13
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作者 李艳波 李若尘 +1 位作者 史博 陈俊硕 《西安交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期197-207,216,共12页
针对高速公路自洽能源系统高能效优化的问题,基于改进模拟退火遗传算法(SA-GA),提出了一种综合考虑经济目标和环保目标的自洽能源系统高能效优化运行策略。首先根据高速公路服务区自洽能源系统中各电力单元特性,建立一种综合考虑系统经... 针对高速公路自洽能源系统高能效优化的问题,基于改进模拟退火遗传算法(SA-GA),提出了一种综合考虑经济目标和环保目标的自洽能源系统高能效优化运行策略。首先根据高速公路服务区自洽能源系统中各电力单元特性,建立一种综合考虑系统经济性和环保性的能效目标函数;其次根据高速公路服务区自洽能源系统的分类,建立了不同类型系统对应的约束条件;为避免遗传算法易陷入局部最优的缺陷,引入模拟退火算法,对改进后的SA-GA算法采用降温函数,寻找全局最优解;利用新疆某高速公路服务区自洽能源系统发电和负荷数据,并在传统服务区负荷的基础上进一步考虑新能源汽车充电站的影响。测试函数测试结果表明:SA-GA算法在求解速度和稳定性方面有明显提升,改进SA-GA算法对夏季、冬季典型日能效优化的结果,相较于遗传算法,在寻优精度提升约为20.33%。 展开更多
关键词 交通能源融合 自洽能源系统 高能效 充电站 模拟退火算法 遗传算法
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模拟退火遗传算法在自由曲面数控加工中的实验 被引量:2
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作者 韩军 徐睿 +1 位作者 金岩 熊凤生 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第3期129-133,共5页
在自由曲面的加工中,一直面临着加工时间长的问题,本研究以提高加工效率为目的,通过分析待加工自由曲面的面曲率、残余高度等参数,计算出合理的加工步长和行距,并以此为依据将待加工曲面离散成点云即为刀触点。将刀具路径规划问题转化... 在自由曲面的加工中,一直面临着加工时间长的问题,本研究以提高加工效率为目的,通过分析待加工自由曲面的面曲率、残余高度等参数,计算出合理的加工步长和行距,并以此为依据将待加工曲面离散成点云即为刀触点。将刀具路径规划问题转化为求解TSP问题的最优解,为避免遗传算法早熟陷入局部最优解,引入了模拟退火算法进行改进,使用改进后的混合算法进行刀具路径寻优。对优化方法进行了仿真加工、实验加工及测量,结果表明优化方法相比传统方法刀路长度最多减少303.4mm,相对缩短了12.3%,加工效率提升较为明显,并且加工表面也取得了较好的加工效果。 展开更多
关键词 自由曲面 模拟退火算法 遗传算法 刀具路径优化 数控加工
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基于并行预测模拟退火的贝叶斯网络结构学习
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作者 黄赟 陈若言 +3 位作者 马力 蔡一鸣 陆恒杨 方伟 《计算机工程》 北大核心 2025年第10期160-172,共13页
模拟退火(SA)是贝叶斯网络结构学习(BNSL)的有效方法,但其在大规模数据下需要耗费大量搜索时间,且传统的多链SA并行方式为保证并行效率需要减少迭代次数,导致在运行过多线程时搜索不够详尽。此外,SA在信息交换过程中使用择优更新策略,... 模拟退火(SA)是贝叶斯网络结构学习(BNSL)的有效方法,但其在大规模数据下需要耗费大量搜索时间,且传统的多链SA并行方式为保证并行效率需要减少迭代次数,导致在运行过多线程时搜索不够详尽。此外,SA在信息交换过程中使用择优更新策略,易陷入局部最优。针对上述问题,提出一种基于并行预测SA(PPBSA)的BNSL算法,其在并行化过程中确保搜索的详尽性,且在信息交换过程中具有一定的跳出局部最优的能力。PPBSA在退火阶段并行生成当前解之后的数代预测解及其评分,旨在保证搜索深度同时对搜索过程进行充分加速,减少后续多步解生成和评分计算的时间消耗。在线程交换信息时采用禁忌表对陷入局部最优的线程解进行限制搜索,提高解跳出局部最优的能力。在此基础上,基于BDeu评分的可分解性,在SA扰动过程中直接计算变动前后的评分差值,减少大量计算冗余。在一组基准BN上,将所提算法与串行SA及其他算法进行对比实验,结果表明,该算法最高可以达到5倍以上的加速效果,同时能够保证精度。 展开更多
关键词 贝叶斯网络 结构学习 模拟退火 并行算法 启发式算法
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基于改进模拟退火遗传算法的配电网动态故障恢复策略 被引量:7
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作者 王可淇 赵子涵 +1 位作者 钟俊 徐方维 《智慧电力》 北大核心 2024年第6期16-22,共7页
计及分布式电源出力波动性对故障恢复效果带来的不利影响,提出1种利用光伏出力预测的配电网动态故障恢复方案。故障发生后,首先对动态变化的光伏系统输出功率进行预测,并研究了负荷动态特性;其次,以配电网恢复重要负荷总量最大、故障恢... 计及分布式电源出力波动性对故障恢复效果带来的不利影响,提出1种利用光伏出力预测的配电网动态故障恢复方案。故障发生后,首先对动态变化的光伏系统输出功率进行预测,并研究了负荷动态特性;其次,以配电网恢复重要负荷总量最大、故障恢复成本最小和故障停电损失最少为目标函数,构建基于动态树背包模型的最优故障恢复模型,该模型可快速适应配电网拓扑变化情况。采用改进模拟退火遗传算法求解最优故障恢复方案,提高了算法的收敛速度与稳定性。最后,在IEEE69节点系统进行仿真,结果表明所提算法可适应复杂配电网的故障恢复,提高配电网供电可靠性,并降低配电网故障带来的恢复成本与停电损失。 展开更多
关键词 分布式电源 故障恢复 孤岛划分 模拟退火遗传算法 光伏功率预测 支持向量分位数回归
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基于改进离散模拟退火遗传算法的雷达网协同干扰资源分配模型 被引量:1
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作者 尧泽昆 王超 +2 位作者 施庆展 张少卿 袁乃昌 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期824-830,共7页
针对分布式干扰机掩护目标突防雷达网背景下的干扰资源分配问题,提出了一种引入随机密钥的改进离散模拟退火遗传算法(improved discrete simulated annealing genetic algorithm,IDSA-GA)对资源分配过程进行优化。基于雷达网融合检测概... 针对分布式干扰机掩护目标突防雷达网背景下的干扰资源分配问题,提出了一种引入随机密钥的改进离散模拟退火遗传算法(improved discrete simulated annealing genetic algorithm,IDSA-GA)对资源分配过程进行优化。基于雷达网融合检测概率构建干扰效果评估函数,利用IDSA-GA对函数寻优求解。IDSA-GA在模拟退火遗传算法(simulated annealing genetic algorithm,SA-GA)的基础上引入随机密钥,完成算法的离散化;并在迭代的过程中增加记忆功能,克服了过早收敛的现象。仿真结果表明,与GA相比,提出的IDSA-GA收敛迅速,寻优能力强,能有效解决干扰资源优化分配问题。 展开更多
关键词 雷达网 协同干扰 资源分配 模拟退火遗传算法 随机密钥
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基于模拟退火量子遗传算法的焊接机器人轨迹规划 被引量:5
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作者 金宇杰 龚堰珏 赵罘 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2024年第1期33-38,共6页
针对焊接机器人在焊接过程中经常出现的轨迹规划问题,以六自由度机械臂PUMA 560为研究对象,采用笛卡尔空间规划轨迹,并利用混合算法,以关节惯性力矩变化量最小为优化目标,对不同末端位置的各个关节惯性力矩进行优化,从而消除了机械臂焊... 针对焊接机器人在焊接过程中经常出现的轨迹规划问题,以六自由度机械臂PUMA 560为研究对象,采用笛卡尔空间规划轨迹,并利用混合算法,以关节惯性力矩变化量最小为优化目标,对不同末端位置的各个关节惯性力矩进行优化,从而消除了机械臂焊接过程中的运行不稳定、关节运动不平稳等问题。克服了模拟退火算法收敛速度慢及量子遗传算法局部寻优能力差等问题,成功规划出机械臂关节惯性力矩最优轨迹。MATLAB仿真结果表明,模拟退火量子遗传算法收敛时间相比传统遗传算法缩短30.56%,并且优化了关节惯性力矩,验证了该算法的可行性,可为后续研究奠定基础。 展开更多
关键词 机械臂轨迹规划 模拟退火算法 量子遗传算法 惯性力矩
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基于遗传-模拟退火算法修正高斯烟羽模型参数 被引量:4
13
作者 王彦骄 张绍阳 +1 位作者 梁玉泉 马丹晨 《现代电子技术》 北大核心 2024年第6期9-14,共6页
高斯烟羽模型由于受到地形地貌与气象条件等因素的影响,难以准确反映大气的实际扩散过程。为解决上述问题,首先在经验参数作为先验值的基础上,通过遗传算法对实际观测数据进行参数反演修正,根据观测结果调整模型参数,提高模型的准确性;... 高斯烟羽模型由于受到地形地貌与气象条件等因素的影响,难以准确反映大气的实际扩散过程。为解决上述问题,首先在经验参数作为先验值的基础上,通过遗传算法对实际观测数据进行参数反演修正,根据观测结果调整模型参数,提高模型的准确性;然后,为进一步优化参数修正结果,引入模拟退火算法,通过随机搜索和逐步降温的策略来跳出遗传算法可能陷入的局部最优解,进一步改善模型的性能。为了评估修正效果,建立一个基于权重的模型值与观测值之间差异的适应度函数,通过比较修正前后的误差率来判断参数修正对高斯烟羽模型的影响程度。仿真实验的结果表明,所提出的遗传-模拟退火算法模型能够有效地修正高斯烟羽模型中的扩散参数,修正后的模型在预测污染物浓度方面的误差率下降了89.40%。所提模型可为环境保护和污染防治提供重要的理论支撑和决策依据,具有较大的应用潜力。 展开更多
关键词 高斯烟羽模型 遗传算法 模拟退火算法 参数修正 适应度函数 误差率
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基于遗传模拟退火算法的无线电能传输系统 被引量:3
14
作者 吴金龙 高楚珊 唐小波 《电子测量技术》 北大核心 2024年第22期19-24,共6页
针对磁耦合谐振式无线电能传输系统的各项参数变化对传输效率的影响及传输效率不高的问题。以提高系统的传输效率为目标,通过Matlab仿真软件对频率、电阻、线圈互感等参数对传输效率的影响进行了分析,引入遗传模拟退火算法对系统工作频... 针对磁耦合谐振式无线电能传输系统的各项参数变化对传输效率的影响及传输效率不高的问题。以提高系统的传输效率为目标,通过Matlab仿真软件对频率、电阻、线圈互感等参数对传输效率的影响进行了分析,引入遗传模拟退火算法对系统工作频率、线圈匝数、线圈半径、线圈间距离以及负载阻值进行参数优化。最后在Python软件中对遗传模拟退火算法进行了仿真,得到了系统参数对应的一组最优解使得系统的最高传输效率可达94.27%。仿真结果表明该优化算法的可行性和有效性,能够有效地优化系统参数从而提高无线电能传输系统的传输效率,具有一定的实际应用价值。 展开更多
关键词 无线电能传输 磁耦合谐振 参数优化 遗传模拟退火算法
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基于模拟退火机制的多种群并行遗传算法 被引量:62
15
作者 吴浩扬 常炳国 +1 位作者 朱长纯 刘君华 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第3期416-420,共5页
模拟退火和多种群并行遗传进化是两种较好的改进遗传算法性能的方法 .将这两种思想有机地结合起来 ,提出了一种基于模拟退火机制的多种群并行遗传算法 .仿真结果表明 ,该算法不仅能增强算法的全局收敛性 ,还能加快遗传进化速度 ,得到满... 模拟退火和多种群并行遗传进化是两种较好的改进遗传算法性能的方法 .将这两种思想有机地结合起来 ,提出了一种基于模拟退火机制的多种群并行遗传算法 .仿真结果表明 ,该算法不仅能增强算法的全局收敛性 ,还能加快遗传进化速度 ,得到满意的全局最优值 . 展开更多
关键词 遗传算法 模拟退火 多种群 并行算法
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基于Petri网和模拟退火遗传算法的并行测试研究 被引量:25
16
作者 马敏 陈光 陈东义 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期331-336,共6页
针对自动测试系统中并行测试任务调度复杂、难以优化的问题,提出了一种Petri网技术和模拟退火遗传算法相结合的任务调度优化算法。首先为并行测试系统建立时间Petri网模型,然后将激发的变迁序列集作为并行测试任务调度路径。为了得到最... 针对自动测试系统中并行测试任务调度复杂、难以优化的问题,提出了一种Petri网技术和模拟退火遗传算法相结合的任务调度优化算法。首先为并行测试系统建立时间Petri网模型,然后将激发的变迁序列集作为并行测试任务调度路径。为了得到最优路径,引入模拟退火遗传(GASA)算法进行搜索。在搜索过程中,将能激发的变迁序列作为染色体,进行选择、交叉和变异。为了防止算法出现收敛过早,陷入局部最优解的现象,还要对个体进行模拟退火操作,最后得到测试完成时间最短的任务调度序列。 展开更多
关键词 并行测试 时间PETRI网 模拟退火遗传算法 任务调度
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基于模拟退火并行遗传算法的Otsu双阈值医学图像分割 被引量:8
17
作者 许良凤 林辉 +3 位作者 胡敏 吴东升 徐元英 景佳 《工程图学学报》 CSCD 北大核心 2011年第5期25-29,共5页
模拟退火和并行遗传算法是两种较好的改进进化算法性能的方法。将这两种思想有机地结合起来,利用遗传算法能全局寻优的优势和模拟退火算法的爬山性能,提出了一种基于模拟退火并行遗传算法的Otsu双阈值医学图像分割算法。在该算法中,进... 模拟退火和并行遗传算法是两种较好的改进进化算法性能的方法。将这两种思想有机地结合起来,利用遗传算法能全局寻优的优势和模拟退火算法的爬山性能,提出了一种基于模拟退火并行遗传算法的Otsu双阈值医学图像分割算法。在该算法中,进化在多个不同的子群中并行进行,利用模拟退火算法的爬山性能,避免单种群进化过程中出现的过早收敛现象,提高整个算法的收敛速度。实验证明,这种新的图像分割算法与并行遗传算法相比,不仅能够对图像进行准确的分割,而且具有更强的精确性和稳定性。其收敛速度明显比并行遗传算法的Otsu双阈值医学图像分割快。 展开更多
关键词 医学图像分割 OTSU 并行遗传算法 模拟退火
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一种用于BP网络优化的并行模拟退火遗传算法 被引量:8
18
作者 刘月娥 何东健 李峥嵘 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2006年第1期204-206,共3页
针对模拟退火算法和遗传算法存在的不足,提出了并行模拟退火遗传算法,并用于3层BP神经网络优化。在适应度函数中引入模拟退火机制,采用排序、最优保存策略选择算子、启发式交叉和多点非均匀变异改进遗传算子,利用模拟退火算法产生新解... 针对模拟退火算法和遗传算法存在的不足,提出了并行模拟退火遗传算法,并用于3层BP神经网络优化。在适应度函数中引入模拟退火机制,采用排序、最优保存策略选择算子、启发式交叉和多点非均匀变异改进遗传算子,利用模拟退火算法产生新解增加搜索方向,并结合并行进化思想对经典遗传算法进行改进。通过对英文字母识别的仿真实验,表明该方法全局搜索能力、局部搜索能力和收敛速度都优于经典遗传算法。 展开更多
关键词 BP网络 遗传算法 模拟退火算法 并行
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结合模拟退火算法与遗传算法的动态协同路径规划研究 被引量:2
19
作者 习凤 林逢春 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第19期161-164,共4页
船舶的动态协同路径规划是船舶安全航行的重要保证。本文对多船舶交汇且航线上存在障碍物情况下的船舶动态路径规划进行研究,对动态协同路径规划进行数学描述,使用模拟退火算法、遗传算法对静态路径规划进行仿真,并对仿真结果进行对比... 船舶的动态协同路径规划是船舶安全航行的重要保证。本文对多船舶交汇且航线上存在障碍物情况下的船舶动态路径规划进行研究,对动态协同路径规划进行数学描述,使用模拟退火算法、遗传算法对静态路径规划进行仿真,并对仿真结果进行对比和分析。提出多船交汇的协同策略,以两船交汇动态协同路径规划为例进行仿真研究。结果表明,2种算法均可实现船舶路径规划,在多船交汇时船舶能够按照规划的路线主动转向,并最终实现安全航行。 展开更多
关键词 模拟退火算法 遗传算法 动态协同 路径规划
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并行遗传/模拟退火混合算法及其应用 被引量:6
20
作者 温平川 徐晓东 何先刚 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2003年第3期86-89,共4页
1 引言人们常常应用随机优化方法,例如:遗传算法GA(Genetic Algorithms),模拟退火算法SA(Simulated Annealing),爬山算法HC(Hill Climbing),Tabu算法等,解决复杂的非线性函数优化问题。这些方法通常需要大量的计算,从而导致运行时间开... 1 引言人们常常应用随机优化方法,例如:遗传算法GA(Genetic Algorithms),模拟退火算法SA(Simulated Annealing),爬山算法HC(Hill Climbing),Tabu算法等,解决复杂的非线性函数优化问题。这些方法通常需要大量的计算,从而导致运行时间开销较大。随着计算机及网络技术的高速发展,在高性能计算平台上并行化随机优化方法成为当今研究领域的热门。特别是Beowulf PCs Cluster技术的成熟。 展开更多
关键词 混合算法 并行遗传算法 模拟退火算法 随机优化算法 计算机
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