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改进模拟退火遗传算法的3D NoC低功耗映射 预览
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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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基于PSO-SA算法的优化排料研究 预览
2
作者 孙丽萍 李佳琪 +1 位作者 张希萌 何睿 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第1期325-329,共5页
现今用于家具制造的木材及板材的使用量大幅度增加。板材用料的合理利用与木材资源的浪费问题,越来越受到国家及社会的高度关注。在家具生产中,板式材料的合理剪裁成为现在的研究热点。根据现代社会产生的木材合理利用为研究点采用PSO-S... 现今用于家具制造的木材及板材的使用量大幅度增加。板材用料的合理利用与木材资源的浪费问题,越来越受到国家及社会的高度关注。在家具生产中,板式材料的合理剪裁成为现在的研究热点。根据现代社会产生的木材合理利用为研究点采用PSO-SA优化算法,对板式办公家具木质材料的优化排料方式进行建模。PSO-SA将PSO算法的优点与SA算法的优点运用在算法的实现中,并将两种算法进行有效结合,使之达到最良好的优化效果。尽量避免和减少其余料的产生和浪费,达到利用率最高的目的。同时提高辅助材料的价值和可用性。 展开更多
关键词 模拟退火算法 粒子群优化算法 混合粒子群退火算法
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基于自适应权重和模拟退火的鲸鱼优化算法 预览
3
作者 褚鼎立 陈红 王旭光 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期992-999,共8页
针对鲸鱼优化算法容易陷入局部极值和收敛速度慢的问题,提出了一种结合自适应权重和模拟退火的鲸鱼优化算法.通过改进的自适应权重策略来调整算法的收敛速度,通过模拟退火增强鲸鱼优化算法的全局寻优能力.仿真实验中计算了18个测试函数... 针对鲸鱼优化算法容易陷入局部极值和收敛速度慢的问题,提出了一种结合自适应权重和模拟退火的鲸鱼优化算法.通过改进的自适应权重策略来调整算法的收敛速度,通过模拟退火增强鲸鱼优化算法的全局寻优能力.仿真实验中计算了18个测试函数,对比了粒子群算法、海豚回声定位算法和标准鲸鱼算法并进行统计分析,同时比较了单独结合自适应权重和模拟退火对鲸鱼优化的影响,结果表明,改进的算法在测试函数的极值计算中,计算精度和收敛速度方面都有了明显提升,验证了改进算法的有效性. 展开更多
关键词 智能优化算法 鲸鱼优化算法 自适应权重 模拟退火算法
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柔性作业车间调度优化的改进遗传退火算法 预览
4
作者 何东东 《制造业自动化》 CSCD 2019年第1期83-88,共6页
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... 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。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 遗传退火算法 遗传算法 模拟退火算法 自适应算子
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基于文化混合优化算法的旅行商问题求解 预览
5
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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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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求解三维装箱问题的混合遗传模拟退火算法 预览
7
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(SAGA-FCM)-PNN的交通状态判别方法研究 预览
8
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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基于BP神经网络和遗传算法的并行迭代优化研究 预览
9
作者 胡海涛 《机械与电子》 2019年第1期26-32,共7页
提出了一种将反向传播神经网络(BPNN)与遗传算法(GA)相结合的迭代优化方法。该方法首先使用较少的学习样本开发和训练BPNN模型,然后利用GA在可行域内求解训练好的BPNN模型以寻找模型的最优解。将基于该最优解进行验证的结果作为新样本... 提出了一种将反向传播神经网络(BPNN)与遗传算法(GA)相结合的迭代优化方法。该方法首先使用较少的学习样本开发和训练BPNN模型,然后利用GA在可行域内求解训练好的BPNN模型以寻找模型的最优解。将基于该最优解进行验证的结果作为新样本添加到训练模式集中对BPNN模型重新训练。针对训练模式较少可能导致预测精度不足的问题,在BPNN模型的训练中分别采用贝叶斯正则化算法(BRA)和改进的LevenbergMarquardt算法提高BPNN模型的泛化能力和收敛性,并结合精英策略将模拟退火算法(SAA)嵌入到GA中,以提高BPNN模型的局部搜索能力。将所提出的方法应用于汽车吹塑成型的聚丙烯波纹管的厚度优化。结果表明,在3次迭代后可以得到最优模具间隙,采用最佳模具间隙的波纹管在9个齿峰处的厚度落入期望的范围内(0.7±0.05mm),并且材料的使用量减少了22%。这种最佳间隙仅通过23次实验即可获得,远远少于实际模塑过程所需的实验次数。 展开更多
关键词 反向传播神经网络 遗传算法 并行优化 LevenbergMarquardt算法 模拟退火算法 吹塑成型
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基于改进灰狼算法求解柔性车间调度问题 预览
10
作者 吴继浩 杨涛 《制造业自动化》 CSCD 2019年第4期101-105,共5页
柔性车间作业调度问题是一个复杂的NP问题,灰狼优化算法(GWO)是目前一种比较新颖的群智能优化算法,多用于解决连续函数优化问题。针对柔性车间作业调度问题(FJSP),结合FJSP问题特点,提出改进灰狼算法(GSGWO)。采用新的种群生成机制,提... 柔性车间作业调度问题是一个复杂的NP问题,灰狼优化算法(GWO)是目前一种比较新颖的群智能优化算法,多用于解决连续函数优化问题。针对柔性车间作业调度问题(FJSP),结合FJSP问题特点,提出改进灰狼算法(GSGWO)。采用新的种群生成机制,提高了狼群的多样性;结合模拟退火算法和遗传算法提出一种哨兵狼机制,解决灰狼优化算法在求解离散FJSP问题收敛速度慢,后期容易陷入局部收敛的现象。通过5个小规模Kacem实例和2个大规模的BRdata实例测试集的仿真结果表明,相对于标准的GWO和改进HGWO算法,GSGWO算法的优化性能有了很大的改善。GSGWO相对于GA,GASA也表现出了更好的优化性能,验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 柔性车间作业调度问题 灰狼算法 遗传算法 模拟退火算法 最大完工时间
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基于准时化生产要求下改进型粒子群算法研究 预览
11
作者 何通能 朱云杰 《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2019年第3期317-321,共5页
针对新形势下制造型企业对准时化生产的要求,运用人工智能算法可以实现生产过程中对多工位的准时化配送,如粒子群算法,但是单一的粒子群算法在应用的时候容易出现“早熟”现象,且收敛精度差。为此设计了一种改进型粒子群算法,引入遗传... 针对新形势下制造型企业对准时化生产的要求,运用人工智能算法可以实现生产过程中对多工位的准时化配送,如粒子群算法,但是单一的粒子群算法在应用的时候容易出现“早熟”现象,且收敛精度差。为此设计了一种改进型粒子群算法,引入遗传算法的编码、交叉变异策略和模拟退火算法,三者相融合,增强算法收敛速度和精度的同时又抑制算法“早熟”从而得到全局最优。同时企业可根据实际生产需求,通过改变适应函数的惯性权重来安排生产。最后通过实例验证该算法的有效性。 展开更多
关键词 人工智能 粒子群算法 遗传算法 模拟退火算法
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一种基于遗传和模拟退火算法的云计算任务调度算法 预览
12
作者 杨亚乐 金同标 殷进勇 《工业控制计算机》 2019年第5期92-94,共3页
云计算环境中要处理大量的数据和计算任务,因此需要不断提高资源调度的效率、减少资源调度的成本,提出一种新的任务调度算法,该算法将局部搜索能力强的模拟退火算法引入到全局搜索能力强的遗传算法中,遗传算法得出的每一代最优解,将其... 云计算环境中要处理大量的数据和计算任务,因此需要不断提高资源调度的效率、减少资源调度的成本,提出一种新的任务调度算法,该算法将局部搜索能力强的模拟退火算法引入到全局搜索能力强的遗传算法中,遗传算法得出的每一代最优解,将其作为模拟退火的初始解,在限定范围内寻找更优解,不断迭代,直到新算法外部循环结束时,求出任务调度全局最优解。仿真实验结果表明提出的算法在收敛速度和精度方面优于现有的任务调度算法,是一种有效的云计算任务调度算法。 展开更多
关键词 改进的遗传算法 任务调度 模拟退火算法 云计算
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基于退火算法优化的BP神经网络的电力通信网业务可靠性评价 预览
13
作者 董彦军 刘平 +1 位作者 辛锐 李超 《微型电脑应用》 2019年第5期114-116,共3页
对于规模越来越大的电力通信网来说,快速预测和把握可靠性对其发展具有至关重要的作用。对可靠性的定量化度量的研究,多为对实际操作中人工进行业务评价,这里根据电力通信网故障影响因素,从设备层和光缆层构建了故障时长预测指标体系,... 对于规模越来越大的电力通信网来说,快速预测和把握可靠性对其发展具有至关重要的作用。对可靠性的定量化度量的研究,多为对实际操作中人工进行业务评价,这里根据电力通信网故障影响因素,从设备层和光缆层构建了故障时长预测指标体系,对其中的每个指标进行量化。然后基于此指标体系,利用BP神经网络模型和基于退火算法优化的BP神经网络进行预测构建了定量化的可靠性模型,给出了度量可靠性的方法,为可靠性量化评价提供了一种解决方法。 展开更多
关键词 电力通信网 可靠性预测 模拟退火算法 BP神经网络算法
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基于改进粒子群算法的植物冠层图像分割 预览
14
作者 郎春博 贾鹤鸣 +3 位作者 邢致恺 彭晓旭 李金夺 康立飞 《森林工程》 2019年第1期47-52,共6页
针对标准粒子群算法易陷入局部最优而导致图像分割效果欠佳的问题,采用一种与模拟退火算法相结合的混合粒子群算法来优化多阈值图像分割的阈值选取过程,将Otsu类间方差函数作为算法的适应度函数,并利用模拟退火算法"突跳"的... 针对标准粒子群算法易陷入局部最优而导致图像分割效果欠佳的问题,采用一种与模拟退火算法相结合的混合粒子群算法来优化多阈值图像分割的阈值选取过程,将Otsu类间方差函数作为算法的适应度函数,并利用模拟退火算法"突跳"的特点有效避免陷入局部最优。实验结果表明:该算法可以有效地处理复杂植物冠层图像分割的问题,能够在保证运行效率的同时提高图像的分割精度。为提高植物生长状态评估的可靠性以及叶片信息的准确性提供理论基础,具有较强的工程实用性。 展开更多
关键词 植物冠层图像 粒子群优化算法 模拟退火算法 多阈值图像分割 大津法
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基于模拟退火遗传算法的云资源调度方法 预览
15
作者 高天阳 虞慧群 范贵生 《华东理工大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期471-477,共7页
代理云是为用户从不同的云提供商中发现和挑选合适的云计算服务。随着应用系统的规模和复杂度的增加,如何选择最优的云服务,并在多个云服务提供商分散部署应用,有效地缓解供应商锁定问题成为代理云所面临的难题。本文提出了一种基于模... 代理云是为用户从不同的云提供商中发现和挑选合适的云计算服务。随着应用系统的规模和复杂度的增加,如何选择最优的云服务,并在多个云服务提供商分散部署应用,有效地缓解供应商锁定问题成为代理云所面临的难题。本文提出了一种基于模拟退火遗传算法的云资源调度方法,主要解决在代理云系统上搜索满足应用服务质量(QoS)需求资源的问题。实验结果表明,本文算法相比传统遗传算法具有较快的收敛速度,在不影响解的精度的前提下,提高了算法效率。 展开更多
关键词 代理云 遗传算法 模拟退火算法 服务质量(QoS)
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基于模拟退火耦合粒子群算法优化BP神经网络的机床主轴热误差补偿研究 预览
16
作者 吴金文 王玉鹏 周海波 《机床与液压》 北大核心 2019年第11期92-95,共4页
为了降低机床主轴运行产生的热误差,建立混合算法优化BP神经网络预测模型,通过实验验证预测精度。分析模拟退火算法和粒子群算法的不足,采用模拟退火算法耦合粒子群算法,给出混合算法寻优步骤。引用BP神经网络结构,构造机床主轴热误差... 为了降低机床主轴运行产生的热误差,建立混合算法优化BP神经网络预测模型,通过实验验证预测精度。分析模拟退火算法和粒子群算法的不足,采用模拟退火算法耦合粒子群算法,给出混合算法寻优步骤。引用BP神经网络结构,构造机床主轴热误差预测模型,采用混合算法优化BP神经网络预测模型。采用实验验证主轴热误差预测精度,并与优化前进行比较和分析。结果显示:采用混合算法优化后的BP神经网络预测模型,其Y轴方向产生的最大误差值从7.3μm降低到2.3μm;而Z轴方向产生的最大误差值从7.5μm降低到2.6μm。同时,机床主轴整体误差波动幅度较小。采用混合算法优化BP神经网络预测模型,用于机床主轴热误差在线补偿,提高了加工精度。 展开更多
关键词 模拟退火算法 粒子群算法 BP神经网络 机床主轴 热误差
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基于遗传算法的多目标车间调度 预览
17
作者 靳彬锋 毕利 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2019年第4期157-160,共4页
针对作业车间调度中应用遗传算法求解存在的早熟问题,对其搜索速度、收敛效果和最优解等方面进行分析研究,给出一种新的混合遗传算法。首先对初始种群进行实数编码,增加解空间中可行解的个数;接着根据距离排列,增加种群的多样性;然后采... 针对作业车间调度中应用遗传算法求解存在的早熟问题,对其搜索速度、收敛效果和最优解等方面进行分析研究,给出一种新的混合遗传算法。首先对初始种群进行实数编码,增加解空间中可行解的个数;接着根据距离排列,增加种群的多样性;然后采用拉普拉斯交叉算子和逆转变异,改进算法的搜索效率;最后结合模拟退火算法,并在每一代遗传进化中引入局部搜索,提高了算法的全局寻优能力。通过与其他算法的仿真比较,结果表明新的混合算法能提高多目标车间调度问题的求解速度和质量,并能够找到最佳的调度方案。 展开更多
关键词 遗传算法 模拟退火算法 柔性作业车间调度 仿真
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基于客流均衡分析的城际铁路列车运行图优化 预览
18
作者 周文梁 张先波 +1 位作者 屈林影 李鹏 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期231-238,共8页
将城际客流均衡分配与列车运行图优化相结合,构建城际列车运行图优化的双层规划模型,其中,上层模型以满足行车组织要求、运营时间等为约束,以降低旅客乘车时间、换乘等待时间以及提高始发、终到时间满意度为目标优化列车运行图;而下层... 将城际客流均衡分配与列车运行图优化相结合,构建城际列车运行图优化的双层规划模型,其中,上层模型以满足行车组织要求、运营时间等为约束,以降低旅客乘车时间、换乘等待时间以及提高始发、终到时间满意度为目标优化列车运行图;而下层模型为基于列车运行图的客流均衡分配模型。模型采用模拟退火算法与GP算法组合求解,在生成初始列车运行图的基础上不断通过均衡分配乘车客流、构造邻域解迭代优化。算例分析表明模型与算法具有较好的收敛性与有效性。 展开更多
关键词 城际铁路 列车运行图 客流均衡分配 模拟退火算法 GP算法
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一个基于技术指标规则的启发式量化择时系统
19
作者 孔傲 朱洪亮 郭文旌 《系统工程》 CSSCI 北大核心 2019年第1期111-122,共12页
设计了一个新型的基于技术指标规则的启发式量化择时系统(TIR-HA),通过模拟退火算法从大量技术指标规则中选取优化的规则组合,并利用一个改进的多数投票方法将所选规则的信号综合,可以在深入挖掘大量指标规则择时能力的同时综合考虑指... 设计了一个新型的基于技术指标规则的启发式量化择时系统(TIR-HA),通过模拟退火算法从大量技术指标规则中选取优化的规则组合,并利用一个改进的多数投票方法将所选规则的信号综合,可以在深入挖掘大量指标规则择时能力的同时综合考虑指标的超前性、滞后性以及在不同时间段的预测能力。本文将该系统应用于中国股票市场沪深300指数成分股116只股票的日交易数据,实证结果显示算法的夏普比率、索提诺比率、择时准确率和单次交易平均年化收益率均显著高于多数投票组合规则择时策略和基于机器学习预测的择时策略。 展开更多
关键词 技术指标规则 启发式算法 量化择时 模拟退火算法
低油耗多车型车辆路径问题及算法 预览
20
作者 仝凌云 王琳 《河北工业大学学报》 CAS 2019年第2期90-96,共7页
为了解决以低油耗为优化目标的具有固定车辆数的多车型车辆路径问题,从低碳环保角度出发,建立以固定发车费用和油耗费用为优化目标的数学模型,并提出了一种融合邻域搜索算法的混合模拟退火算法,解决了传统模拟退火算法全局搜索能力差的... 为了解决以低油耗为优化目标的具有固定车辆数的多车型车辆路径问题,从低碳环保角度出发,建立以固定发车费用和油耗费用为优化目标的数学模型,并提出了一种融合邻域搜索算法的混合模拟退火算法,解决了传统模拟退火算法全局搜索能力差的缺点。模型中的油耗费用考虑了车辆车载率和行驶里程,算法中客户采用自然数编码方式,首先采用前向插入算法产生初始解;然后在解变换过程中融合了3种邻域搜索算子即互换、逆转、插入操作生成新解;最后通过实例对算法性能进行测试。通过与其他算法的计算结果对比验证了模型的实用性与算法的有效性。 展开更多
关键词 车辆路径问题 多车型 低油耗 模拟退火算法 邻域搜索算法
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