该论文研究探讨了直接搜索方法对模拟退火算法的自适应改进。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
鉴于直接搜索模拟退火算法在解决高维优化问题时常表现出稳定性不足以及成功收敛率较低的状况，本文提出了一种改进的自适应直接搜索模拟退火算法。该算法的核心在于，它设计了一种基于迭代温度的动态调整搜索范围的新点生成机制，并引入了自适应寻优模块，从而显著提升了算法摆脱局部最优解的能力，以及加速邻域搜索效率。此外，该算法充分利用柯西分布状态发生函数的大范围遍历特性，有效地克服了直接搜索模拟退火算法在处理高维多峰值问题时容易陷入局部解以及计算效率低下的缺陷。为了应对约束问题，本文还结合了可行规则法进行处理。通过对典型高维函数和实际工程优化设计实例的测试，实验结果表明，所提出的算法能够有效地解决高维优化问题，并且在整体性能上相较于传统的直接搜索模拟退火算法取得了显著的提升。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

关于直接搜索模拟退火算法自适应改进的研究论文.pdf

优质

本文探讨了直接搜索模拟退火算法在优化问题中的应用，并提出了一种新的自适应策略以提高其效率和准确性。通过实验验证了改进方案的有效性。针对直接搜索模拟退火算法在求解高维优化问题时存在的稳定性差、收敛成功率低的问题，本段落提出了一种自适应的直接搜索模拟退火算法。该算法通过设计基于迭代温度动态调整的新点产生方式以及引入一个自适应寻优模块，增强了跳出局部极值和加快邻域搜索的能力。利用柯西分布的状态发生函数特性，在大范围内进行遍历搜索，弥补了传统方法在处理高维多峰值问题时易陷入局部最优解及计算效率低的缺陷。该算法结合可行规则法来解决约束优化问题，并通过典型高维函数以及工程设计实例进行了测试验证。结果显示，所提出的自适应直接搜索模拟退火算法能够有效求解复杂度较高的高维优化任务，在整体性能上相较于传统方法有了显著提升。

关于论文研究-改进的自适应粒子群优化算法（基于模拟退火）.pdf

优质

本论文提出了一种结合模拟退火技术的改进自适应粒子群优化算法，旨在提升复杂问题求解效率与精度。针对PSO算法在求解优化问题中存在的局部收敛及收敛速度慢等问题，引入了一种初始化改进策略，并结合模拟退火算法与标准的PSO算法提出了新的混合方法。该新方法将寻优过程分为两个阶段：初期采用传统的PSO算法进行搜索；后期则利用模拟退火的思想对PSO参数优化调整以寻找最优解。随后，在八个经典单峰和多峰函数上应用了此改进后的算法，实验结果表明，这种方法有效避免了早熟收敛现象，并且加快了收敛速度，从而提高了PSO算法在全局优化问题上的性能表现。

关于TSP问题的改进模拟退火算法的研究论文.pdf

优质

本文研究了经典的旅行商问题（TSP），提出了一种基于模拟退火算法的改进策略，旨在提高求解效率和准确性。通过实验验证了该方法的有效性。通过对传统模拟退火算法原理及其不足的分析，本段落提出了一种用于求解TSP问题的改进型模拟退火算法。新方法引入了记忆当前最佳状态的功能，以防止丢失最优解，并设置了双阈值机制，在保持最优性的同时减少计算量。根据TSP和SA的特点设计了个体邻域搜索策略及高效的能量增量计算方式，从而提高了算法运行速度。实验结果表明，改进后的模拟退火算法相比传统方法具有更快的收敛性和更优的解质量。

针对搜索步长自适应的布谷鸟算法研究该井应用

优质

本研究聚焦于改进布谷鸟算法，通过引入动态调整搜索步长机制，旨在提升算法在优化问题中的性能与效率，并探讨其实际应用场景。针对搜索步长自适应的布谷鸟算法进行了研究。

模拟退火算法的改进综述与参数研究.pptx

优质

本演示文稿深入探讨了模拟退火算法的各种改进方法，并详细分析了该算法的关键参数设置及其影响，旨在为相关领域的研究者提供理论参考和实践指导。模拟退火算法是一种常用的优化方法，在解决各种实际问题中有着广泛应用。然而，其性能受到参数选择及改进策略的影响较大。本段落综述了对模拟退火算法的几种改进思路及其常见实现方式，并详细探讨关键参数如何影响算法表现。在改进方面，主要集中在以下四个方面： 1. 控制参数优化：调整初始温度、降温系数等控制参数能有效调节搜索速度和全局探索能力。常用的策略包括自适应调整方法及变尺度冷却率的引入。 2. 接受规则改良：设计更合理的接受机制有助于提高算法跳出局部最优解的可能性，如增加随机性或采用多数表决法。 3. 样本导向改进：利用样本信息指导搜索过程可以提升效率。常见的策略包括重要性采样和统计学习的应用。 4. 并行化模拟退火：通过多线程或多处理器实现算法并行计算以加速求解速度，如分布式处理或引入并行机制。关键参数的设定对算法性能有重大影响： 1. 温度控制参数：决定搜索初期的速度以及后续跳出局部极值的能力。通常建议初始温度设置较高，并适当调整冷却速率。 2. 启发式搜索参数：提供指导性信息以优化探索路径，但过度依赖可能使算法过早陷入次优解区域。因此，在设定时需谨慎权衡使用程度。 3. 多样性保持参数：确保搜索过程中维持足够的解空间多样性对于避免局部极值至关重要。综上所述，本段落回顾了模拟退火算法改进及参数研究的主要进展，并指出了当前存在的问题和未来的研究方向： - 继续探索新的控制策略及其自适应方案； - 设计更高效的接受规则以增强跳出局部最优的能力； - 研究基于样本的优化方法来提高效率； - 开发更加有效的多样性保持机制，增加发现全局极值的机会； - 将模拟退火算法与其他优化技术结合使用，形成混合策略解决复杂问题。总之，尽管模拟退火算法具有强大的优化能力，但需要根据具体应用场景灵活调整参数设置和改进方案以实现最佳性能。

自适应模拟退火算法的源代码

优质

本段落提供了一种基于自适应机制改进的经典模拟退火算法的完整源代码。该代码优化了解决组合优化问题的能力，并提高了搜索效率和解的质量。 Adaptive Simulated Annealing (ASA) is a C-language program designed to find the optimal global fit for a nonlinear, non-convex cost function in a D-dimensional space. This algorithm includes an annealing schedule where temperature T decreases exponentially with respect to annealing time k as follows: \(T = T_0 \exp(-c k^{1/D})\). The introduction of re-annealing allows the program to adjust sensitivities across different dimensions within the parameter space effectively. ASAs cooling schedule is faster than fast Cauchy annealing, where temperature decreases linearly with time (\(T = T_0 / k\)), and much quicker than Boltzmann annealing, which follows a logarithmic decrease in temperature over time (\(T = T_0 / \ln(k)\)). ASA offers more than 100 OPTIONS to finely tune the algorithm for various classes of nonlinear stochastic systems.

GASA：遗传模拟退火算法及其应用探讨

优质

《GASA：遗传模拟退火算法及其应用探讨》一文深入分析了结合遗传算法与模拟退火算法优势的新型优化方法，并详细讨论其在多个领域的广泛应用前景。模拟退火控制的遗传算法能够求解数值问题的近似最优解。

论文探讨-一种改良的快速模拟退火组合优化方法.pdf

优质

本文提出了一种改进的快速模拟退火算法用于解决复杂的组合优化问题。通过调整参数和引入新的搜索策略，提高了算法的效率与解的质量。本段落提出了一种改进的快速模拟退火算法，通过对求解全局优化问题的确定性方法和传统模拟退火算法进行分析而得出。实验结果表明，该新算法能够显著提升解决此类问题时的计算效率。

关于改进自适应遗传算法的研究论文.pdf

优质

本研究论文探讨了改进自适应遗传算法的新方法，旨在提高算法在解决复杂优化问题时的效率与性能。文中详细分析并验证了若干创新策略的有效性。 Srinvivas等人提出了一种自适应遗传算法，在这种算法中，交叉概率与变异概率会根据适应度的大小而改变。然而，这种方法存在一个问题：群体中最优个体（即具有最大适应度值的个体）的交叉率和突变率为零，这增加了进化过程陷入局部最优解的风险。为了解决这个问题，研究人员提出了一种改进后的自适应遗传算法，在该算法中，即使是最具优势的个体也保留了非零的概率进行交叉与变异操作。实验结果显示，这种改良方法在抑制“早熟”现象、防止落入局部最优点以及加快群体收敛速度等方面均表现出显著效果。

改进的自适应遗传算法研究

优质

本研究致力于探索并优化一种改进的自适应遗传算法，旨在解决传统遗传算法中存在的问题，并提高其在复杂问题求解中的效率与性能。本段落提出了一种改进的自适应遗传算法来解决0-1背包问题，并对其进行了实验验证。该算法对交叉率和变异率进行优化调整，实现了非线性自适应变化，并引入了贪婪修复策略处理不可行解。研究表明，与传统方法相比，新的算法在收敛速度、寻优能力和稳定性方面都有显著提升。针对经典的0-1背包问题，这种改进的遗传算法旨在寻找最优解决方案。该问题是组合优化的经典案例，在现实生活中有着广泛的应用场景，例如货物装载和资源分配等。具体来说，给定n个物品及其各自的重量w_j和价值v_j以及一个最大承载量为b的背包，目标是选择一组物品放入包中以达到总价值最大化的同时不超出背包容积限制。传统的遗传算法通过模仿自然进化机制来进行全局搜索，并包含选择、交叉与变异等关键步骤。为了更有效地解决0-1背包问题，本段落提出的改进策略主要集中在以下两个方面： 1. **自适应调整的交叉率和变异率**：传统方法中这两个参数是固定的，而新算法允许它们根据当前种群的状态进行动态调节。这有助于在探索新的解决方案与开发已知良好区域之间取得更好的平衡。 2. **贪婪修复不可行解**：当产生的方案违反了背包容量限制时（即成为不可行的），改进后的算法采用基于价值密度或其他准则的策略，移除某些低效物品以恢复可行性，并尽可能保持总值最大化。实验结果表明，这种新方法在求解0-1背包问题上表现出更快的速度、更强的能力以及更高的稳定性。这证明了针对特定挑战优化遗传算法参数可以极大地增强其性能和实用性。此外，虽然贪婪算法作为一种简便的启发式策略也常用于解决此类问题（每次决策都选择局部最优选项），但它不能保证找到全局最佳解。相比之下，改进后的自适应遗传算法结合了全局搜索能力和局部修复机制，在处理大规模复杂情况时显示出更佳的效果。综上所述，这种新型方法不仅为0-1背包问题提供了一种高效的解决方案途径，还具有广泛的潜在应用价值于其他类似的组合优化挑战中。