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曲率约束的激光点云全局优化配准算法 预览
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作者 马伟丽 王健 孙文潇 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2019年第4期62-67,共6页
针对对于多视角下测得的散乱点云数据,ICP算法存在不稳定性和易收敛到局部最优的问题,提出基于曲率特征的ICP改进算法。该方法首先引入随机抽样一致性算法查找特征点,以距离最近为判断依据获得特征点对,然后利用四元数法计算配准参数,... 针对对于多视角下测得的散乱点云数据,ICP算法存在不稳定性和易收敛到局部最优的问题,提出基于曲率特征的ICP改进算法。该方法首先引入随机抽样一致性算法查找特征点,以距离最近为判断依据获得特征点对,然后利用四元数法计算配准参数,最后基于模拟退火法得到全局最优配准参数完成点云精确配准。实验表明,与传统ICP算法相比,改进的ICP算法可以有效提高点云配准的稳定性和精度。 展开更多
关键词 点云配准 ICP算法 曲率极值算法 随机抽样一致性算法 模拟退火法
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求解三维装箱问题的混合遗传模拟退火算法 预览
2
作者 张钧 贺可太 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第14期32-39,47共9页
集装箱装载是货物运输过程中重要的一步,其属于NP-hard 问题。为了提高效率,降低成本,提出了以集装箱体积利用率最大化为目标建立三维装载模型,同时考虑体积约束、重量约束、重心约束、方向约束。利用混合遗传、模拟退火与三空间分割启... 集装箱装载是货物运输过程中重要的一步,其属于NP-hard 问题。为了提高效率,降低成本,提出了以集装箱体积利用率最大化为目标建立三维装载模型,同时考虑体积约束、重量约束、重心约束、方向约束。利用混合遗传、模拟退火与三空间分割启发式装载算法求解模型,算法中融入局部最优解保存策略来避免局部较好解在后续的算法过程中出现适应度降低的情况。通过强异类算例与弱异类算例对算法进行性能测试,并结合具体的货物装载数据,得出三维装载图与目标函数值。结果表明,该算法应用于集装箱装载有着较好的效果。 展开更多
关键词 三维装箱问题 启发式算法 遗传算法 模拟退火算法
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基于改进粒子群算法的两级渠道水资源优化配置 预览
3
作者 王庆杰 岳春芳 +1 位作者 李艺珍 刘小飞 《干旱地区农业研究》 CSCD 北大核心 2019年第4期26-33,共8页
现有的渠系优化配水模型在减少配水损失方面效果显著,但配水过程中仍存在输水不稳定、弃水量大等不足。在配水过程中将“组间续灌、组内轮灌”的渠道配水方式变更为“组间轮灌、组内续灌”,以配水过程中渗漏损失最小为目标建立渠系配水... 现有的渠系优化配水模型在减少配水损失方面效果显著,但配水过程中仍存在输水不稳定、弃水量大等不足。在配水过程中将“组间续灌、组内轮灌”的渠道配水方式变更为“组间轮灌、组内续灌”,以配水过程中渗漏损失最小为目标建立渠系配水模型,应用改进的粒子群算法求解,在寻找最优配水方案的同时均一化处理各配水方案中轮灌组内渠道的配水时间。选取张掖市西浚灌区为研究对象,研究结果表明:在保证渠道过水能力和需水要求的前提下,优化结果与该时段灌区的实际配水计划相比,配水时间减少了13.4 d,渠系水利用系数由0.65提高到了0.828,配水周期内上级渠道配水稳定,各轮灌组内渠道同时开启和关闭,减少了渠道弃水。该模型能够实现集中、高效配水,可为灌区管理部门制定配水计划提供决策。 展开更多
关键词 水资源优化配置 渠系配水 配水编组 粒子群算法 模拟退火算法 遗传算法
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基于文化混合优化算法的旅行商问题求解 预览
4
作者 马晗 常安定 +1 位作者 陈童 李江杰 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第7期1273-1278,共6页
为更好地求解TSP问题,将遗传算法与模拟退火算法结合并纳入文化算法体系,提出一种求解旅行商问题的文化混合优化算法。该算法空间可分为独立并行的两部分:种群空间和信度空间。种群空间按照遗传退火混合算法实现进化,并将进化中的较优... 为更好地求解TSP问题,将遗传算法与模拟退火算法结合并纳入文化算法体系,提出一种求解旅行商问题的文化混合优化算法。该算法空间可分为独立并行的两部分:种群空间和信度空间。种群空间按照遗传退火混合算法实现进化,并将进化中的较优个体提供给信度空间,信度空间提取并利用较优个体所包含的信息来引导种群进化。通过求解TSP标准测试问题,将文化混合优化算法所求得的最优路径与其他优化算法所求结果相比,算法偏差均可降低0.6%~13.01%,表明了文化混合优化算法求解TSP问题的有效性与优越性。 展开更多
关键词 旅行商问题 遗传算法 模拟退火算法 METROPOLIS准则 文化算法
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结合模拟退火算法的遗传K-Means聚类方法 预览
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作者 凌静 江凌云 赵迎 《计算机技术与发展》 2019年第9期61-65,共5页
K-Means算法是一种经典的基于划分的聚类方法。传统的K-Means算法中存在很明显的缺陷,它对初始聚类中心的依赖性很大,聚类结果很容易陷入局部最优值;而基于遗传算法改进的K-Means聚类方法,提高了聚类结果的稳定性,但因为个体的多样性不... K-Means算法是一种经典的基于划分的聚类方法。传统的K-Means算法中存在很明显的缺陷,它对初始聚类中心的依赖性很大,聚类结果很容易陷入局部最优值;而基于遗传算法改进的K-Means聚类方法,提高了聚类结果的稳定性,但因为个体的多样性不足,常常会出现早熟等现象,其局部寻优能力较弱。针对上述问题,文中提出一种结合模拟退火算法的遗传K-Means聚类方法。利用模拟退火算法改进遗传算法的变异操作,用K-Means操作取代遗传算法的交叉操作,改善早熟现象,避免聚类结果陷入局部最优,实现聚类方法性能的提升。实验结果表明,该方法的聚类准确度比一般K-Means方法和遗传K-Means方法都要高。 展开更多
关键词 聚类 K-MEANS算法 遗传算法 模拟退火算法
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基于GASA-FCM混合聚类与霍夫变换的欠定混合矩阵估计 预览
6
作者 李虎 徐岩 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第2期588-592,共5页
针对模糊C-均值聚类(fuzzy C-means clustering,FCM)算法在欠定混合矩阵估计中精度低、鲁棒性差的缺点,提出一种基于遗传模拟退火优化FCM(GASA-FCM)混合聚类和霍夫变换的欠定混合矩阵估计算法。该算法结合了模拟退火算法(simulated anne... 针对模糊C-均值聚类(fuzzy C-means clustering,FCM)算法在欠定混合矩阵估计中精度低、鲁棒性差的缺点,提出一种基于遗传模拟退火优化FCM(GASA-FCM)混合聚类和霍夫变换的欠定混合矩阵估计算法。该算法结合了模拟退火算法(simulated annealing algorithm,SA)全局搜索、高精度的优点和遗传算法(genetic algorithm,GA)强大的空间搜索能力,将经遗传模拟退火算法得到的聚类中心点赋给FCM,避免了初值选择的随机性。再利用霍夫变换对聚类得到的每一类数据的中心进行修正,提高混合矩阵的估计精度。实验结果表明,该算法明显改善了算法的稳定性和混合矩阵估计精度,具有一定的有效性和可行性。 展开更多
关键词 模糊C-均值聚类算法 遗传算法 模拟退火算法 霍夫变换 混合矩阵估计
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基于(SAGA-FCM)-PNN的交通状态判别方法研究 预览
7
作者 常丽君 郑黎黎 杨帆 《交通信息与安全》 CSCD 北大核心 2019年第2期120-127,共8页
为了提高城市道路交通状态判别的正确性与稳定性,研究了一种基于遗传模拟退火算法改进的FCM算法与概率神经网络(PNN)结合的短时交通流状态判别方法。针对传统FCM算法会收敛到局部最优解的问题,利用遗传模拟退火算法对其进行改进,优化算... 为了提高城市道路交通状态判别的正确性与稳定性,研究了一种基于遗传模拟退火算法改进的FCM算法与概率神经网络(PNN)结合的短时交通流状态判别方法。针对传统FCM算法会收敛到局部最优解的问题,利用遗传模拟退火算法对其进行改进,优化算法初始聚类中心;将已分类的数据分为训练集与测试集对概率神经网络(PNN)模型进行训练与测试,通过对径向基函数的扩展速度的优化提高PNN算法的准确性;并利用厦门市城市道路地磁检测数据对模型进行实例验证及性能分析。结果表明,文中方法能够有效的实现交通状态的判别,且能够得到全局最优解;同竞争神经网络模型、GRNN模型、SVM模型相比,文中模型的交通状态判别正确率分别提高2.1%,4.5%,2.7%,且具有更好的稳定性。 展开更多
关键词 交通状态判别 遗传算法 模拟退火算法 FCM算法 PNN模型
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模拟退化算法在飞机巡航路径问题中的应用 预览
8
作者 刘燕 任航永 张健 《光电技术应用》 2019年第4期39-42,51共5页
优化算法种类多且用途广泛,在解决全局大规模组合优化等复杂问题时选择合适的优化算法具有重要的意义。主要分析了模拟退火算法在解决飞机巡航最短路径问题中的应用,同时与遗传算法和改进后的遗传算法进行了对比分析。结论表明,在这个... 优化算法种类多且用途广泛,在解决全局大规模组合优化等复杂问题时选择合适的优化算法具有重要的意义。主要分析了模拟退火算法在解决飞机巡航最短路径问题中的应用,同时与遗传算法和改进后的遗传算法进行了对比分析。结论表明,在这个最短路径的应用中模拟退火算法得到的路径最短,比其他两种优化算法有更好的求解结果。因此,模拟退火算法在求解全局优化复杂问题上占据一定的重要地位。 展开更多
关键词 优化算法 模拟退火算法 遗传算法
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改进模拟退火遗传算法的3D NoC低功耗映射 预览
9
作者 何寒娜 方芳 +3 位作者 王伟 陈田 郭金良 任福继 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期681-688,共8页
功耗优化是NoC设计的重要部分,针对将IP (intellectual property)核合理映射NoC的问题,提出一种初始种群优化的模拟退火遗传映射算法.首先以功耗优化为主要目标,通过对初始种群选取方法进行改进来获取功耗更低的映射方案,并针对遗传算... 功耗优化是NoC设计的重要部分,针对将IP (intellectual property)核合理映射NoC的问题,提出一种初始种群优化的模拟退火遗传映射算法.首先以功耗优化为主要目标,通过对初始种群选取方法进行改进来获取功耗更低的映射方案,并针对遗传算法局部最优问题,在遗传算法交叉操作阶段结合模拟退火算法,得到全局最优方案.实验在Windows系统下采用C++语言实现,结果显示,与传统的遗传算法相比,该算法具有较好的收敛性,能快速搜索到较优解,在124个IP核的情况下,采用改进的模拟退火遗传算法进行映射产生的平均功耗比使用遗传算法时降低了32.0%. 展开更多
关键词 3D NOC 低功耗 映射算法 遗传算法 模拟退火算法
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求解TSP问题的改进模拟退火算法 预览
10
作者 何锦福 符强 王豪东 《计算机时代》 2019年第7期47-50,共4页
模拟退火算法是一种结构简单,鲁棒性强的群智能方法,在旅行商问题(TravelingSalesmanProblemTSP)中得到了较好的应用。但是该算法在获取高性能解的过程中需要放慢降温过程,因此收敛速度较慢。为了解决该问题,本文对求解TSP问题的模拟退... 模拟退火算法是一种结构简单,鲁棒性强的群智能方法,在旅行商问题(TravelingSalesmanProblemTSP)中得到了较好的应用。但是该算法在获取高性能解的过程中需要放慢降温过程,因此收敛速度较慢。为了解决该问题,本文对求解TSP问题的模拟退火算法进行了降温方式的改进,针对温度设置能量值,并根据能量值的高低状态判断是否进行跳跃式降温,从而在保证精度的同时,加快了算法的收敛速度。用TSPLIB标准库数据测试的结果表明,与改进前的模拟退火算法相比,改进的算法具有更加高效的寻优能力。 展开更多
关键词 TSP问题 模拟退火算法 跳跃式降温 二重退火
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多头绒泡菌预处理的改进Q学习算法求解最短路径问题
11
作者 马学森 朱建 +2 位作者 谈杰 唐昊 周江涛 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2019年第5期148-157,共10页
针对最短路径问题中Q学习算法的初始搜索空间大、后期收敛不稳定的缺陷,提出多头绒泡菌预处理的改进Q学习算法(PPA-Q)。该算法引入网络预处理过程和自适应概率选择模型,利用多头绒泡菌进行网络预处理,减少算法前期的无用探索空间,再通... 针对最短路径问题中Q学习算法的初始搜索空间大、后期收敛不稳定的缺陷,提出多头绒泡菌预处理的改进Q学习算法(PPA-Q)。该算法引入网络预处理过程和自适应概率选择模型,利用多头绒泡菌进行网络预处理,减少算法前期的无用探索空间,再通过改进的模拟退火算法实现自适应概率选择模型,加强算法对优质路径的探索程度,增加算法初期解的多样性,同时在算法后期稳定逼近最优路径且不振荡。仿真结果表明,PPA-Q算法收敛到最优路径成功率为100%,高于经典蚁群(ACO)算法和Q(λ)算法的80%,其迭代次数分别低于Q学习算法57.2%、ACO算法32.9%和Q(λ)算法35.1%. 展开更多
关键词 最短路径问题 Q学习 多头绒泡菌 模拟退火算法 网络预处理 自适应概率选择模型
基于RBF神经网络的网络安全态势感知 预览
12
作者 程家根 祁正华 陈天赋 《南京邮电大学学报:自然科学版》 北大核心 2019年第4期88-95,共8页
为了提高网络安全态势感知预测的精确度,文中提出了基于径向基函数(RBF)神经网络的网络安全态势预测模型。利用网络安全态势值具有非线性时间序列的特点,使用RBF神经网络找出网络安全态势值的非线性映射关系。采用混合递阶遗传算法(HHGA... 为了提高网络安全态势感知预测的精确度,文中提出了基于径向基函数(RBF)神经网络的网络安全态势预测模型。利用网络安全态势值具有非线性时间序列的特点,使用RBF神经网络找出网络安全态势值的非线性映射关系。采用混合递阶遗传算法(HHGA)对RBF神经网络的拓扑结构以及参数进行寻优,引入模拟退火算法(SA)提高遗传算法的全局搜索能力。通过实验,将所提算法与已有的预测方法进行对比,验证了所提算法在网络安全态势感知中的可行性以及预测结果的准确性。 展开更多
关键词 网络安全态势 预测 RBF神经网络 混合递阶遗传算法 模拟退火算法
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基于GASA的柔性作业车间动态调度研究 预览
13
作者 曹庆奎 张晓丽 任向阳 《河北工程大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第2期91-96,共6页
针对柔性作业车间调度在机器故障扰动情况下的动态性及工件交货期模糊的情况,研究采用基于事件与周期混合驱动的滚动窗口再调度策略,并运用线性加权和的方法,以最大完工时间最小、能耗最小、客户满意度最大为目标,建立多目标柔性作业车... 针对柔性作业车间调度在机器故障扰动情况下的动态性及工件交货期模糊的情况,研究采用基于事件与周期混合驱动的滚动窗口再调度策略,并运用线性加权和的方法,以最大完工时间最小、能耗最小、客户满意度最大为目标,建立多目标柔性作业车间动态调度模型,并设计了遗传算法与模拟退火算法结合的GASA算法。将算例仿真结果与遗传算法取得的结果进行对比,验证算法的有效性。 展开更多
关键词 柔性作业车间动态调度 遗传算法 模拟退火算法 混合驱动策略 模糊交货期
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基于模拟退火算法的单机场地面等待优化策略 预览
14
作者 张虹 熊静 +2 位作者 黄晓丹 尤阔阔 张文成 《计算机时代》 2019年第3期9-11,15共4页
随着航空运输需求的不断增加,导致各大机场时隙资源紧张,很多航班不能按时降落,只能在空中排队等待降落。文章研究了基于模拟退火算法的单机场地面等待优化策略,将空中等待策略转变为地面等待策略,让未起飞航班在原机场等待避开高峰期... 随着航空运输需求的不断增加,导致各大机场时隙资源紧张,很多航班不能按时降落,只能在空中排队等待降落。文章研究了基于模拟退火算法的单机场地面等待优化策略,将空中等待策略转变为地面等待策略,让未起飞航班在原机场等待避开高峰期并对时隙进行重新分配。这不仅可以极大的减少航空公司延误损失,还可以提高安全性。最后利用真实数据在Python中仿真测试得出结果并和RBS算法进行对比,最终结果表明,使用模拟退火算法相对RBS算法可以减少航空公司延误损失的27.9%。 展开更多
关键词 地面等待 模拟退火算法 RBS算法 时隙
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自适应遗传退火算法优化BP神经网络及其应用 预览
15
作者 裴瑞 白尚旺 +1 位作者 党伟超 潘理虎 《计算机系统应用》 2019年第7期109-113,共5页
以提高预测软件老化趋势为应用背景,提出一种新型自适应遗传退火算法(NAGSA)优化BP神经网络模型,该模型采用轮盘赌选择法与精英保留策略相结合的选择算子,在迭代后期通过模拟退火算法对适应度函数进行拉伸,相比传统的自适应遗传算法(AGA... 以提高预测软件老化趋势为应用背景,提出一种新型自适应遗传退火算法(NAGSA)优化BP神经网络模型,该模型采用轮盘赌选择法与精英保留策略相结合的选择算子,在迭代后期通过模拟退火算法对适应度函数进行拉伸,相比传统的自适应遗传算法(AGA)在个体适应度较低时,能够非线性地自适应调节交叉概率和变异概率,从而对BP神经网络的权值和阈值优化并进行网络训练.对在线售书网站注入内存泄漏的代码使之老化,收集实验所需的老化数据进行仿真训练,实验结果表明,NAGSA-BP模型相比于传统遗传算法(GA)、传统自适应遗传算法(AGA)、传统自适应遗传退火算法(NGSA)优化的BP神经网络模型提高了预测精度和取得了优良的收敛效果,在该应用领域验证了本文方法的有效性. 展开更多
关键词 优化 BP神经网络 遗传算法 模拟退火算法
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基于改进遗传模拟退火算法的BP神经网络的畸变校正研究 预览
16
作者 王岚 李新华 《计算机测量与控制》 2019年第5期77-81,共5页
针对相机所采集的图像大多都存在畸变现象的问题,设计了基于改进遗传模拟退火算法的BP神经网络校正算法;该算法针对传统遗传算法易于收敛局部最优的问题,提出分段选择策略与随机抽样相结合的选择算子,自适应交叉与变异算子;在畸变校正中... 针对相机所采集的图像大多都存在畸变现象的问题,设计了基于改进遗传模拟退火算法的BP神经网络校正算法;该算法针对传统遗传算法易于收敛局部最优的问题,提出分段选择策略与随机抽样相结合的选择算子,自适应交叉与变异算子;在畸变校正中,该算法通过网络的输入输出建立理想点与畸变点的关系,使用改进的遗传模拟退火算法来优化神经网络中的阈值与权值,然后使用基于LM算法的BP神经网络进行局部优化,最后通过插值算法得到校正后的图像;实验表明,该算法能够较好的对图像进行畸变校正,同时与传统的BP神经网络算法相比精度更高,收敛速度更快。 展开更多
关键词 畸变校正 遗传算法 模拟退火算法 BP神经网络
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改进型决策树在加热炉热效率评估中的应用研究 预览
17
作者 倪建云 解树枝 李子豪 《化工自动化及仪表》 CAS 2019年第6期474-478,共5页
在石化企业加热炉设备的长期运转和热效率评估过程中,针对属性数量众多且多为连续型属性这一特点,利用传统规则库的调炉决策很难对加热炉进行有效的能效评估。因此,提出了一种基于C4.5算法的改进型分类算法,弥补C4.5算法没有考虑问题无... 在石化企业加热炉设备的长期运转和热效率评估过程中,针对属性数量众多且多为连续型属性这一特点,利用传统规则库的调炉决策很难对加热炉进行有效的能效评估。因此,提出了一种基于C4.5算法的改进型分类算法,弥补C4.5算法没有考虑问题无关属性和冗余属性对分类结果的影响。在经典的C4.5算法基础上引入模拟退火算法对分类属性进行优化组合,使得分类算法在分类时间和准确率上都有改进和提升。同时,在已有的炉况在线监测系统上加以改进,将决策树算法运用到该系统中,用于石化加热炉热效率的评估,为管理人员提供炉况调整解决方案。 展开更多
关键词 加热炉 热效率 决策树 C4.5算法 模拟退火算法 评估系统
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一种融合模拟退火的遗传算法在柔性作业车间调度中的应用 预览
18
作者 王家海 吕程 《数字技术与应用》 2019年第1期133-136,共4页
针对理论上属于NP完全问题的车间离散调度问题,在传统的遗传算法搜索中融入模拟退火算法,同时按照一定的规则生成初始种群。采用机器码和工序码相结合的编码方式,以全局选择、局部选择以及随机生成的方式产生初始种群,同时针对遗传算法... 针对理论上属于NP完全问题的车间离散调度问题,在传统的遗传算法搜索中融入模拟退火算法,同时按照一定的规则生成初始种群。采用机器码和工序码相结合的编码方式,以全局选择、局部选择以及随机生成的方式产生初始种群,同时针对遗传算法局部搜索能力较差、易出现早熟现象的缺点,考虑模拟退火算法提高全局优化概率搜索。仿真结果表明融合了模拟退火算法遗传算法性能具有更快的收敛性和寻优效果。 展开更多
关键词 车间离散调度 遗传算法 模拟退火
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基于改进鸟群算法的双资源约束离散智能车间调度问题研究 预览
19
作者 陈少 吉卫喜 +1 位作者 仇永涛 姜凯博 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2019年第4期20-26,共7页
针对双资源约束的离散智能车间调度问题,提出改进鸟群算法对该问题进行求解。根据离散智能车间的特点,以最小化最大完工时间为目标,建立了工人仅负责工序中工件上、下料操作的车间调度模型;根据鸟群算法的搜索特点,对算法的位置更新公... 针对双资源约束的离散智能车间调度问题,提出改进鸟群算法对该问题进行求解。根据离散智能车间的特点,以最小化最大完工时间为目标,建立了工人仅负责工序中工件上、下料操作的车间调度模型;根据鸟群算法的搜索特点,对算法的位置更新公式进行离散化改进,以适用于求解该车间调度问题;采用三条链组合编码方式,简化算法的寻优过程;改进了基于时间窗口比较的活动化解码;引入模拟退火算法增强算法跳出局部最优解的能力。最后通过具体实例验证了改进后的算法具有良好的性能。 展开更多
关键词 双资源约束 离散智能车间调度 鸟群算法 时间窗口比较 模拟退火算法
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基于模拟退火算法与量子遗传算法的图像匹配研究 预览
20
作者 徐梅 《信阳农林学院学报》 2019年第1期108-112,共5页
针对传统的基于先验模板或者个性特征的图像匹配算法存在的计算复杂、实时性较差、早熟收敛、全局最优缺失等问题,提出了一种基于模拟退火算法与量子遗传算法的图像匹配混合算法,可以克服模拟退火算法的收敛速度慢与量子遗传算法的局部... 针对传统的基于先验模板或者个性特征的图像匹配算法存在的计算复杂、实时性较差、早熟收敛、全局最优缺失等问题,提出了一种基于模拟退火算法与量子遗传算法的图像匹配混合算法,可以克服模拟退火算法的收敛速度慢与量子遗传算法的局部搜寻能力弱等单一算法的固有劣势,实现全局最优,具有匹配精度高、抗干扰性强、并行搜索效率高等优势。在Matlab2015b环境下开发了验证环境并对算法进行了实际验证,结果表明该算法可以在较短的时间内有效匹配目标图像,实时性、准确率和稳定性较高,收敛速度、并行搜索效率等核心参数满足设计需求。 展开更多
关键词 模拟退火算法 量子遗传算法 图像匹配 系统开发
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