搜索到378篇“ SA算法“的相关文章
- 基于PSO-SA算法的源项反演方法研究
- 2024年
- 针对大气污染事故突发时,事故发生点无法确定或人员不能接近的情况,研究了基于环境监测数据源项反演以获取事故源项数据的技术,设计实现了一种基于粒子群-模拟退火源项反演方法。采用自适应方法调整惯性权重系数,与高斯烟羽扩散模型结合,对事故源项数据进行反演。实验结果显示:在所选监测点监测数据的反演实验中,基于粒子群-模拟退火算法(PSO-SA)结合了两种算法的优势,能够获得与期望值较为符合的反演结果。进一步分析了监测点数据误差及监测点数量对反演结果的影响,并将文中方法与粒子群算法(PSO)进行对比,同等条件下,较粒子群算法精度提高了8%,能够快速实现对大气污染源强和位置的准确估计。
- 刘璐张绍阳冉思雨沈柳彤
- 关键词：大气污染粒子群算法模拟退火算法自适应惯性权重
- 基于GA-SA算法的机器人几何参数误差辨识被引量：1
- 2024年
- 几何参数误差对机器人末端绝对定位精度影响最大,而几何误差参数辨识是一个高维非线性问题,求解困难,所以建立一种简单高效的辨识算法是有必要的,本文提出了遗传模拟退火算法(GA-SA)对机器人几何参数误差辨识。以机器人末端位姿误差最小为目标,采用遗传模拟退火算法辨识机器人几何参数误差,以ABB IRB120为算例迭代1100次,遗传算法在200代陷入局部最优,模拟退火参与后最终适应度为0.0914。误差补偿结果表明:机器人末端位置误差沿X,Y,Z轴方向分别降低了88.05%,81.73%,83.72%,姿态误差分别降低了93.92%,83.64%,83.44%,证明遗传模拟退火算法可以有效辨识机器人几何参数误差,提高误差补偿后的机器人末端位姿精度。
- 朱振权殷宝麟潘瑞冬郑春雷
- 关键词：参数辨识遗传模拟退火算法误差补偿
- 分数次Chebyshev小波结合SA算法求解分数阶微分方程数值解被引量：1
- 2024年
- 为了求解分数阶微分方程,提出了一种结合分数次第二类Chebyshev小波(FOCWs)配置法与模拟退火(SA)算法的有效数值方法。首先,构造了分数次的第二类Chebyshev小波函数,利用正则化的Beta函数,推导了分数次Chebyshev小波函数在Riemann-Liouville分数阶积分定义下的积分计算公式。其次,利用分数次小波函数及积分公式并结合配置法,将分数阶微分方程转化为线性或非线性代数方程,给出了算法的误差估计。由于分数次小波函数中涉及分数次参数α,解的结果依赖于参数α的选择,考虑使用SA算法寻找最优参数。最后,通过数值算例验证了该方法的可行性和有效性。
- 许小勇何通森楼钦艺朱婷
- 关键词：分数阶微分方程配置法模拟退火算法
- 一种基于SA算法的模拟集成电路布局优化方法
- 一种基于SA算法的模拟集成电路布局优化方法，包括以下步骤：旋转模拟电路版图中的器件；利用扰动方法对旋转后的器件进行旋转优化；针对旋转优化后产生的新扰动，构建代价函数；选取模拟退火算法参数，对模拟电路版图的布局进行优化。本...
- 韩孟哲张亚东李起宏陆涛涛
- 基于GA-SA算法的冷链配送开放式车辆路径问题研究
- 2024年
- 为改善冷链运输服务质量,提高配送效率,提升客户满意度,对生鲜产品冷链配送路径优化问题进行分析,综合考虑生鲜货损、碳排放、配送时间等影响因素,以车辆固定成本、车辆运输成本、货损成本、制冷成本、碳排放成本和时间惩罚成本构成配送总成本,构建包含时间窗的生鲜产品冷链配送多中心开放式车辆路径优化模型。以西安市某冷链物流公司为例,设计基于遗传算法(GA)和模拟退火算法(SA)的混合优化算法进行模型求解,保障全局搜索能力的同时保障了新解的质量。改进优化算法与基本遗传算法对比结果表明,改进的GA-SA算法收敛速度较快且结果更优,表明模型和算法的合理性与有效性。
- 贾叶子
- 关键词：遗传算法模拟退火算法碳排放
- 基于改进SAS与SA算法的智能船舶复杂水域航线规划
- 随着全球化的飞速发展和国际贸易的繁荣，海上运输量不断攀升，船舶规模与数量也呈现持续蓬勃增长的态势，但这种迅猛发展也为航运业带来了一系列艰巨的挑战，如船舶过多导致的拥堵以及与障碍物距离过近等问题。如此背景下，智能船舶路径规...
- 翟永剑
- 关键词：模拟退火算法路径规划
- 基于GWO-SVR和改进SA算法的知识-业务配置
- 2024年
- 为解决业务流程下业务单元与知识资源配置分离的问题,提出一种基于灰狼算法优化支持向量回归(GWO-SVR)和改进模拟退火算法(SA)的知识-业务优化配置策略。该策略基于用户需求和业务情景分析,将知识资源封装为知识模块。在此基础上,通过配置器作用实现知识模块与业务单元间的初始配置。然后,依据知识模块评价指标参数分析,构建综合评价指标体系,并运用CRITIC-模糊综合评估法得到知识-业务配置组合评价量表;基于此评价量表,构建和训练基于GWO-SVR的知识-业务配置组合动态评价模型。由于GWO-SVR是回归模型,可将该训练好的模型的函数关系式作为改进SA算法优化的目标函数导入,通过寻优迭代找到最优值对应的最优组合方案,实现满足业务需求的知识资源最优配置。以减速器箱体加工为例进行验证,证明了所用模型和算法的有效性。
- 叶晨战洪飞余军合王瑞
- 关键词：知识模块支持向量回归
- 两阶段BSO-SA算法求解带单边软时间窗的多车型VRP问题
- 2024年
- 在标准头脑风暴算法(BSO)的基础上,提出了一种新的两阶段头脑风暴退火算法(BSO-SA).根据多车型问题,设计了基于贪婪算法的编解码形式.使用K-medoids聚类代替BSO算法中的Kmeans聚类,以提高算法聚类性能.同时,采用了四种局部搜索算子,提高新解的产生效率.两阶段求解思路,解决了BSO算法容易陷入局部最优值和SA算法收敛较慢的问题.使用三个不同规模的算例用于验证,并与模拟退火、遗传算法、头脑风暴算法进行对比,结果验证了该算法的有效性.
- 梁学恒杨家其向子权
- 关键词：车辆路径优化
- 基于GA-SA算法的冷链配送开放式车辆路径问题分析
- 2024年
- 为改善冷链运输服务质量,提高配送效率,提升客户满意度,从货损、碳排放、配送时间要求等角度分析冷链配送路径优化问题,以配送总成本作为目标函数,构建包含时间窗的生鲜产品冷链配送车辆路径优化模型。以西安市某冷链物流公司为例,设计基于遗传算法(GA)和模拟退火算法(SA)的混合优化算法进行模型求解,保障全局搜索能力的同时保障了新解的质量。改进优化算法与基本遗传算法对比结果表明,改进的GA-SA算法收敛速度较快且结果更优,表明了模型和算法的合理性与有效性。
- 贾叶子龚鹏贾苏绒李博威
- 关键词：交通工程遗传算法模拟退火算法
- 混合ACA-SA算法的无人机巡检电塔路径优化方法
- 2024年
- 无人机巡检成本低、效率高,正逐渐取代传统人工巡检方式,成为目前输电线路智能巡检的主要手段。然而输电铁塔结构复杂、巡检部位多,且单一的启发式算法规划的飞行路径收敛速度慢、易陷入局部最优。针对以上问题,提出一种基于混合蚁群-模拟退火(ACA-SA)算法的输电铁塔巡检三维路径优化方法,该方法以110 kV耐张塔的三维模型为算例,根据电力行业标准建立电塔安全巡检面和动态标定26个巡检点,并在ACA计算进入停滞状态时,利用SA算法前期高温时的突跳特性避免陷入局部最优,通过改变信息素分布,指导蚁群寻找最短路径。将混合ACA-SA算法与ACA、SA算法进行对比,实验显示混合ACA-SA算法在收敛速度和最短距离上分别提高了14.43%和9.64%,与传统遗传算法相比在收敛速度和最短距离上分别提高了47.13%和1.13%,从而提高无人机巡检效率。
- 刘宏胜李宏杰张华君薛鹏李旭涛贾璐萌
- 关键词：高压输电塔混合算法
相关作者
- 陈连
- 作品数：40被引量：234H指数：9
- 供职机构：淮海工学院机械工程学院机械工程系
- 研究主题：可靠性 优化设计 奇异函数 压力容器 模拟退火算法
- 孟俊姣
- 作品数：2被引量：17H指数：2
- 供职机构：华北电力大学
- 研究主题：SA算法 调度研究 多目标模型 多目标 鲁棒
- 刘海涛
- 作品数：7被引量：11H指数：2
- 供职机构：电子科技大学
- 研究主题：BE SA算法 寻优 工业机器人 激光跟踪仪
- 李全艳
- 作品数：4被引量：0H指数：0
- 供职机构：郑州大学数学系
- 研究主题：凸优化 SA算法 凸优化问题 收敛率 C0-半群
- 刘兴高
- 作品数：693被引量：121H指数：7
- 供职机构：浙江大学
- 研究主题：控制站 熔融指数 显示仪 软测量仪表 数据储存
