一种矩形件分层排样算法

针对在具有宽度一定、长度不限的板材上进行矩形件排样的问题,结合模拟退火算法,设计了一种矩形件分层优化排样算法。该算法以板材宽来分层,层数依据待排零件而定,灵活性强,并且通过算例验证了该算法的有效性和合理性。     

对空间多目标多次接近的轨道设计

基于单航天器对空间多目标单次接近轨道设计的研究结果, 讨论了单航天器对空间 多目标多次接近的轨道设计问题. 提出了接近指标用于设计能多次接近多个空间目标的航天器轨道;以二体接近轨道为基础, 给出了接近轨道解空间的求取方法; 利用三种轨道调整方法构造了三种复杂度不同的新解并产生算子, 分析了它们的解空间和最优解分布, 采用改进的模拟退火算法求解出最优接近轨道. 仿真实验验证了轨道设计算法的正确性.      

改进遗传模拟退火算法的航迹规划方法研究

建立了基于真实地形数据和火力威胁区的航迹规划空间模型,结合具有概率突跳特性的模拟退火和群体并行搜索的遗传算法的特点,提出了一种改进遗传模拟退火算法的飞行器航迹规划方法。使用该算法对飞行器的攻击航迹在数字地图下进行了仿真验证,结果表明该方法是一种有效的航迹规划方法。     

解JobShop问题的一种组合模拟算法

针对成批车间的作业排序(Job Shop Scheduling )问题设计了一种模拟退火与Tabu Search相组合的算法.首先用模拟退火算法求得一个初始解,再利用Tabu Search进行进一步的寻优.通过大量的算例分析表明,该算法具有良好的寻优特性与运算效率.     

大型星座混合模拟退火遗传算法测控任务规划

提出了一种基于拥挤度的混合模拟退火多层编码遗传算法,用于解决大型星座的测控任务规划问题。首先,建立了大型星座测控问题的约束满足模型,对任务规划过程中的各种约束条件和优化目标进行了形式化描述。第二,采用多层编码的方法建立测控方案与解空间的对应关系,并采用遗传算法的启发式方法进行全局搜索。第三,为了增加种群的多样性并加快收敛速度,在每代进化结束后对种群中最优的部分个体进行基于拥挤度的模拟退火。超180颗卫星,32个地面测控天线的真实大型星座测控任务规划试验表明,基于拥挤度的混合模拟退火遗传算法的任务完成率高达99%,归一化综合收益大于0.9,算法运行时间小于15 min,验证了该方法具备工程实用价值。     

保持弱细结构特征的SAR图象模拟退火重构方法

模拟退火 ( SA)算法最先由 White R G.用于合成孔径雷达 ( SAR)图象的降斑处理。该算法在重构均匀区域和强结构区效果有很大提高 ,但也有缺点 ,尤其是过分模糊弱细结构。本文提出了一种改进的方法 ,在 SA算法中融入了边沿检测和增强步骤 ,使弱细结构得以增强并在退火过程中保持。为配合此方法 ,采用平稳下降的指数温度规划取代对数形式。通过仔细调整算法过程 ,可使新方法保留 SAR图象中的很多细小结构 ,而不使其他均匀的和强结构场景性能恶化 ,同时也没有引入其他缺陷。改进的算法更加适于中、低分辨率的 SAR图象降斑处理     

基于探索区域扩张策略的Q-学习算法

针对Q-学习算法中探索与利用之间的平衡问题，在基于Metropolis准则的Q-学习的基础上，提出了基于探索区域扩张策略的Q-学习改进算法。消除了初始时刻在整个环境中加入探索的盲目性。提高了学习效率。通过加入算法的自主学习结束条件，避免了找到最优路径后的重复学习，节省了学习时间。仿真实验证明了该算法的有效性。     

模拟退火算法中的退火策略研究

退火策略是模拟退火算法中的重要一环,本文将研究退火策略对模拟退火算法的影响问题,给出了MATLAB语言程序,典型复杂函数优化的仿真表明退火速率应适中。     

遗传模拟退火算法在机动逃逸策略中的应用

针对垂直平面内的机动逃逸策略问题,提出将遗传算法与模拟退火算法相结合的方法———遗传模拟退火算法,能够实现逃逸者的机动逃逸策略,解决了在大状态空间中的全局最优搜索和评价问题,为处理复杂的决策过程提供了一套有效的途径。通过仿真结果表明,基于遗传模拟退火算法的机动策略能够有效地实现逃逸者的机动逃逸。     

基于改进的粒子群优化算法的无人作战飞机航路规划

事先针对敌方防御区内的威胁部署和目标的分布情况,对无人作战飞机的飞行航路进行整体规划设计,可以综合减小被敌方发现和反击的可能性、降低耗油量,从而显著提高UCAV执行对地攻击(或侦察)任务的成功率.在对粒子群优化技术研究的基础上,将一种用于解决TSP的PSO算法加以改进,引入模拟退火的策略思想,借以克服PSO算法易陷局部最优的早熟现象,并在UCAV航路规划中加以运用.仿真实验表明,该算法简易而有效,用其优化出的航路能够满足UCAV飞行任务规划的需要.