【导语】今天小编在这给大家整理了模拟退火算法在连续变量全局优化问题中应用（共10篇），我们一起来看看吧！
篇1：模拟退火算法在连续变量全局优化问题中应用
模拟退火算法在连续变量全局优化问题中应用
研究了基于模拟退火算法应用于连续变量全局优化问题,并给出了实现步骤.介绍了控制参数实用选择方法.针对连续变量的'特殊性,给出了新解产生的实用方法.最后以计算机视觉领域中的基本矩阵的求解作为一个实例,来说明它在连续变量中的应用.大量数字仿真结果表明该算法能有效地解决连续变量全局优化问题.
作 者：江加和 宋子善 沈为群 邱力为 作者单位：北京航空航天大学自动控制系 刊 名：北京航空航天大学学报 ISTIC EI PKU英文刊名：JOURNAL OF BEIJING UNIVERSITY OF AERONAUTICS AND ASTRONAUTICS 年，卷(期)： 27(5) 分类号：O242.1 关键词：退火 最优化算法 随机搜索 基本矩阵篇2：模拟退火算法在安全投资决策中的应用
模拟退火算法在安全投资决策中的应用
摘要：安全投资决策是安全生产决策的重要内容.企业生产系统的安全投资,是生产成本的`组成部分,合理地安排投资项目,可以最大限度地提高企业的安全效果和经济效益.本文在分析安全投资决策问题的基础上,针对问题优化模型,设计了带有精英保留策略的模拟退火算法,并对其进行了优化求解,结果表明模拟退火算法在解决安全投资决策问题上能够得到比较优化的方案,从而为求解安全投资决策问题提供了新的途径.作 者：罗景峰 许开立 LUO Jing-feng XU Kai-li 作者单位：东北大学资源与土木工程学院,沈阳,110004 期 刊：安全与环境工程 Journal：SAFETY AND ENVIRONMENTAL ENGINEERING 年，卷(期)：, 17(3) 分类号：X913 关键词：安全投入 安全投资 投资组合 优化设计 模拟退火算法篇3：在问题中成长
在问题中成长
安徽省宣城市场化 宣城市绿宝奋飞中学 七年级二班 胡远媛
鱼儿为什么在水中游？鸟儿为什么在天上飞？太阳为什么在东边升起在西边落下？月亮为什么阴晴圆缺？
我是一个爱问问题的孩子，对什么事物都感到好奇，我的童年就是在不没完没了的“为什么？”中度过地。
小时候，我常常问父母为什么，例如，天为什么会下雨？是因为天空妈妈在哭泣吗？人类有语言可以交流，那么那些小动物怎么说话呢？父母也常常被我问得不知所措。没好气地说：“你呀，真是一个小问题！”于是父亲给我买了一本书――《十万个为什么》我一下子喜欢上了这本书，高兴的爱不释手，在这本书里我知道了鱼儿为什么在水中游？鸟儿为什么在天上飞？天为什么会下雨？……
随着年龄的增长，我的问题也越来越多。在地球之外的宇宙中是否还有人类的.存在？当地球资源枯竭了，有没有适合
人类居住的第二个星球？
我在问题中成长，我的问题也随着年龄的增长而加深，我的求知欲也越来越强，我的问题有时候就连老师也回答不出来，但是我【笄康难罢掖鸢浮N医ソシ⑾侄时的那本{{十万个为什么}}已经无发放贷款回答我的问题，于是我开始学会在网上寻求答案。
我在问题中成长，我总有无穷无尽的问题，我很喜欢和同学们讨论学习上生活中不懂的问题，从而获得真知，我越来越体会到与别人讨论问题远远比自己独自一人想问题要好得多，因为自己对问题的见解往往是片面的，在与别人的讨论中使我受益匪浅，这更让我明白了合作的重要。
在问题中成长使我懂得了很多，也更让我明白了学习的重要。
在问题中成长，在问题中得到真知，在问题中长成！
指导教师：朱少君
投稿:-11-19 17:38:18
篇4：遗传算法在VRP问题中的应用
遗传算法在VRP问题中的应用
配送是物流系统中一个直接与消费者相连的重要环节,对配送系统进行优化,可以提高物流经济效益、实现物流科学化,因此配送系统的优化问题显得尤为重要.进行配送系统优化,主要是配送车辆调度的优化.文章在全面分析研究物流配送业务特点的'基础上,针对配送中的核心问题--车辆调度优化问题进行了深入的研究,建立了单源点物流配送车辆调度优化问题的数学模型,并运用遗传算法对其进行求解,仿真实例证明了该方法的有效性.
作 者：张国英 林贤茂 ZHANG Guo-ying LIN Xian-mao 作者单位：山东大学现代物流研究中心,山东,济南,250061 刊 名：物流科技 英文刊名：LOGISTICS SCI-TECH 年，卷(期)： 32(5) 分类号：U116.2 关键词：物流配送 车辆调度 遗传算法篇5：WENO格式在稳态问题中的应用
WENO格式在稳态问题中的应用
高阶、高分辨率的WENO格式大大加强了对于复杂流场结构的分辨能力和计算精度，但计算时间较TVD格式有了明显的增加。近似隐式分裂的LU方法能够加快求解稳态问题的.收敛速度。本文结合WENO格式和LU方法实现了求解稳态问题的有效方法，它使得求解稳态问题在收敛速度和计算精度上都有了较大的提高。通过算例的数值分析可以看出，上述方法不但收敛速度有了明显的提高，而且对于复杂流动现象仍然具有良好的分辨能力。
作 者：侯中喜 梁剑寒 王承尧 作者单位：国防科技大学航天与材料工程学院, 刊 名：空气动力学学报 ISTIC EI PKU英文刊名：ACTA ACRODYNAMICA SINICA 年，卷(期)： 19(1) 分类号：V211.1 关键词：WENO 近似隐式分裂 定常流动 复杂流动结构篇6：基于时域精细算法的EFG方法及其在粘弹性问题中的应用
基于时域精细算法的EFG方法及其在粘弹性问题中的应用
将时域精细算法与EFG方法相结合,求解粘弹性静、动力问题.通过离散时间段上的变量展开,将时空耦合的.初边值问题转化为一系列递推形式的边值问题,然后利用EFG方法进行自适应计算,对非线性问题无需进行迭代求解.此外,通过面力耦合技术,将FE方法和EFG方法简明有效地结合起来,避免了界面上形函数的复杂化.数值算例给出令人满意的结果.
作 者：刘岩 杨海天 作者单位：刘岩(清华大学工程力学系,北京,100084)杨海天(工业装备结构分析国家重点实验室,大连理工大学工程力学系,大连,116024)
刊 名：固体力学学报 ISTIC EI PKU英文刊名：ACTA MECHANICA SOLIDA SINICA 年，卷(期)： 24(3) 分类号：O34 关键词：粘弹性 时域精细算法 无单元伽辽金方法篇7：基于模拟退火算法的旅客列车车底运用的优化
基于模拟退火算法的旅客列车车底运用的优化
经济合理地使用客车车底,是编制铁路旅客列车运行方案要考虑的主要目标之一.为此针对铁路旅客列车车底运用现状,建立了车底运用的数学优化模型-指派模型,提出了针对指派模型的模拟退火求解算法.以南昌车站为实例,证明了算法的'实用价值.
作 者：史周平王荣飞 肖小科 作者单位：史周平,王荣飞(南昌铁路局鹰潭车站,江西,鹰潭,335000)肖小科(兰州交通大学交通运输学院,甘肃,兰州,730070)
刊 名：铁道运营技术 英文刊名：RAILWAY OPERATION TECHNOLOGY 年，卷(期)： 15(1) 分类号：U292.6+2 TB111 关键词：旅客列车 车底运用 优化 指派模型 模拟退火算法篇8：模拟退火算法在控制网平差中的应用
模拟退火算法在控制网平差中的应用
线性最小二乘估计在对非线性函数进行线性近似的.过程中会产生模型误差,而一些非线性参数估计方法可能因为函数复杂而难以求导,法方程系数矩阵秩亏或呈病态矩阵时难以求解,非线性迭代解法有时对初始值的选择存在依赖性,不恰当的初始值会导致迭代无法收敛.针对这些问题,引入了模拟退火算法,介绍了该算法的基本原理、计算步骤和收敛性,并以3个控制网平差应用为例,说明该算法具有无需求导求逆,简洁实用,易于编程等优势,并能实现全局优化,获得高精度的平差结果.
作 者：邓兴升 王新洲 DENG Xing-sheng WANG Xin-zhou 作者单位：邓兴升,DENG Xing-sheng(武汉大学,测绘学院,湖北,武汉,430079;武汉大学,灾害监测与防治研究中心,湖北,武汉,430079)王新洲,WANG Xin-zhou(武汉大学,测绘学院,湖北,武汉,430079;武汉大学,灾害监测与防治研究中心,湖北,武汉,430079;山东科技大学,地球信息科学与工程学院,山东,青岛,266510)
刊 名：测绘工程 ISTIC英文刊名：ENGINEERING OF SURVEYING AND MAPPING 年，卷(期)： 17(1) 分类号：P207 关键词：模拟退火算法 线性最小二乘估计 非线性模型 控制网平差篇9：基于矩阵存储的回溯算法在多约束分配问题中的应用探讨
基于矩阵存储的回溯算法在多约束分配问题中的应用探讨
学生宿舍的合理分配涉及学生高考入学成绩、生源地等诸多约束条件, 在充分分析现行学生宿舍分配问题的基础上, 对学生宿舍的合理分配问题进行了研究, 提出了解决这类问题的一种新方法--基于矩阵存储的回溯算法. 在对该算法的.时间复杂度进行分析的基础上, 得出了该算法较同类问题的回溯法具有更好的时间效率, 在多约束分配问题中更具合理性和有效性.
作 者：王文发 马燕 李宏达 WANG Wen-fa MA Yan LI Hong-da 作者单位：王文发,马燕,WANG Wen-fa,MA Yan(延安大学计算机学院,延安,716000;延安大学软件研究与开发中心,延安,716000)李宏达,LI Hong-da(中国科学院软件研究所信息安全国家重点实验室,北京,100080)
刊 名：西南民族大学学报（自然科学版） ISTIC英文刊名：JOURNAL OF SOUTHWEST UNIVERSITY FOR NATIONALITIES(NATURAL SCIENCE EDITION) 年，卷(期)：2008 34(5) 分类号：P642 关键词：回溯算法 约束条件 矩阵 复杂度 流程图篇10：滑轮转轴在解决滑轮问题中的应用
滑轮转轴在解决滑轮问题中的应用
滑轮是个周边有槽，可以绕轴转动的轮子。下面谈谈通过分析滑轮转轴解决两类滑轮问题的方法。
一、分析转轴判断滑轮类型
对机械中的各个滑轮，先假设通过滑轮作用的物体被拉动，对照物体被拉动时滑轮转轴的情况进行判断：
①物体拉动时，滑动转轴位置静止不动时滑轮是定滑轮。如图1―（a）
②物体拉动时，滑轮转轴位置随差物体的移动而移动的是动滑轮。如图1―（b）
二、分析转轴确定动滑轮上的力的作用情况
在人教版教材中，分析动滑轮实质叙述为“是一个动力臂（L1）为阻力臂（L2）二倍的杠杆”。（如图2）根据力的平衡条件“动滑轮可省一半力”。在教学中，发现学生常误解为“只要是动滑轮，动力就是阻力的一半。”笔者尝试以下方式说明，能帮助学生更好理解，现说明如下：“作用在滑轮边缘上的力F1的力臂（L1）是作用在滑轮转轴上的力F2的力臂（L2）的'二倍。根据杠杆平衡条件，作用在滑轮转轴上的力是作用在滑轮边缘上的力的二倍”。
下面结合例题示范说明。
［例一］力F作用在滑轮上，使重物G匀速上升，滑轮安装如图3所示。不计滑轮重量及摩擦力，则下列说法正确的是（ ）
A、这是动滑轮，F=1/2G。
B、这是定滑轮，F=G。
C、这是动滑轮，F=2G。
D、这是定滑轮，F=2G。
解析：首先，因为重物被提升时，滑轮转轴跟随向上移动，所以判断这是个动滑轮。其次，由于力F作用在滑轮转轴上，重力G通过绳子作用于滑轮边缘，所以F=2G。应选C。
错解1：误认为是定滑轮，不省力，而选B。
错解2：认为动滑轮省一半力，而选A。
A、（a）图中滑轮为定滑轮，（b）图中滑轮为动滑轮，Fa＞Fb。
B、（a）图中滑轮为定滑轮，（b）图中滑轮为动滑轮，Fa＜Fb。
C、（a）图中滑轮为动滑轮，（b）图中滑轮为定滑轮，Fa＜Fb。
D、（a）图中滑轮为动滑轮，（b）图中滑轮为定滑轮，Fa＝Fb。
［例3］用如图5――（a）（b）所示装置匀速拉起相同重物G，不计滑轮重力和摩擦力，那么Fa= G，Fb= G。
解析：（a）图中，重物提升时，三个滑轮的转轴都固定不动，都是定滑轮，不省力所以Fa=G。
（b）图中，重物提升时，甲、乙滑轮转轴跟随移动是动滑轮，丙滑轮转轴固定不动是定滑轮。作用在甲滑轮转轴上的力G是作用在甲滑轮边缘上的力F甲边的二倍，所以F甲边= 1/2G。作用在乙滑轮转轴上的力F乙= F甲边。且F2是作用在乙滑轮边缘上的力F乙边的二倍，所以F乙边= 1/4G。则通过定滑轮丙后Fb=F乙边= 1/4G。
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