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基于模拟退火算法逆转搜索的森林空间经营规划

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林业科学 2019年第11期55卷 52-62页

作者：孙云霞刘兆刚董灵波东北林业大学林学院森林生态系统可持续经营教育部重点实验室哈尔滨150040 黑龙江头雁创新团队计划——森林资源高效培育技术研发团队哈尔滨150040

【目的】研究逆转搜索策略对模拟退火算法性能的提升作用,为复杂森林经营规划问题的优化求解提供技术支撑。【方法】以大兴安岭塔河林业局盘古林场森林空间收获安排问题为例,以模拟退火算法1-邻域和2-邻域技术为基础构建逆转搜索过程,... 详细信息

【目的】研究逆转搜索策略对模拟退火算法性能的提升作用,为复杂森林经营规划问题的优化求解提供技术支撑。【方法】以大兴安岭塔河林业局盘古林场森林空间收获安排问题为例,以模拟退火算法1-邻域和2-邻域技术为基础构建逆转搜索过程,并将其应用于具体的森林经营规划实践。规划模型以10年规划期内的木材均衡收获为目标函数,根据经营措施选用不同空间约束形式,对抚育措施采用面积限制模型,对皆伐措施采用单位限制模型,2种模型均满足3年的绿量约束期。【结果】对于最小化森林经营规划问题而言,逆转搜索中不同邻域间的交互次数对规划结果影响不显著,但其平均目标函数值均显著低于传统模拟退火算法1-邻域(P算法优化时间分别比1-邻域和2-邻域增加约5和2倍,逆转搜索策略具有显著的优越性能和广泛的应用前景;最优森林经营方案表明,整个规划期(10年)内预计可收获木材约5.00×10^5 m^3,其中抚育出材量3.12×10^5 m^3,抚育林分面积占林场总面积的10.94%,皆伐出材量1.88×10^5 m^3,皆伐林分面积占林场总面积的1.02%,该方案能够满足森林可持续经营的目标。【结论】逆转搜索是一种高效、稳定的优化求解技术,能够满足复杂森林经营规划问题的需要,可为森林经营方案的编制提供技术支撑。

关键词：模拟退火算法逆转搜索经营规划邻接约束绿量约束

基于模拟退火-粒子群算法优化支持向量机参数的连铸漏钢预报

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中国机械工程 2017年第12期28卷 1462-1467页

作者：方一鸣郑贺军刘乐胡春洋燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室秦皇岛066004 国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心秦皇岛066004 中船航海科技有限责任公司北京100044

针对连铸漏钢预报神经网络模型在小样本训练数据情况下难以获得较高预报准确率的问题,提出了一种基于模拟退火-粒子群(SA-PSO)算法优化支持向量机(SVM)参数的连铸漏钢预报算法。将粒子群优化算法引入支持向量机的训练过程中,利用其调整... 详细信息

针对连铸漏钢预报神经网络模型在小样本训练数据情况下难以获得较高预报准确率的问题,提出了一种基于模拟退火-粒子群(SA-PSO)算法优化支持向量机(SVM)参数的连铸漏钢预报算法。将粒子群优化算法引入支持向量机的训练过程中,利用其调整参数少、寻优速度快的优点,有效地提高了漏钢预报模型的寻优速度;利用模拟退火算法对粒子群算法迭代更新后粒子的新位置加以评价,来决定新位置是否被接受,避免了粒子群算法在迭代寻优过程中陷入局部极值的问题。结合某钢厂连铸现场历史数据对提出的连铸漏钢预报算法进行了测试,测试结果表明,所提算法的连铸漏钢预报准确率可达98.8%。

关键词：连铸漏钢预报支持向量机粒子群算法模拟退火算法

基于支持向量机和模拟退火算法的煤矿安全投入优化

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基于支持向量机和模拟退火算法的煤矿安全投入优化

作者：盛兵旺辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

目前,在煤矿安全生产中煤矿安全投入的投入量和投入结构仍存在一定问题。一方面,投入总量相对不足,无法满足煤矿安全生产的需要;另一方面,投入结构不合理,存在资源配置不合理、投入分配不均衡等问题。针对煤矿安全投入的投入量和投入结... 详细信息

目前,在煤矿安全生产中煤矿安全投入的投入量和投入结构仍存在一定问题。一方面,投入总量相对不足,无法满足煤矿安全生产的需要;另一方面,投入结构不合理,存在资源配置不合理、投入分配不均衡等问题。针对煤矿安全投入的投入量和投入结构不合理的问题,采用支持向量回归和模拟退火算法,选取调研的煤矿安全投入数据为样本数据,进行煤矿安全投入优化研究,建立基于支持向量机和模拟退火算法的煤矿安全投入优化模型,为煤矿企业的安全投入分配提供了合理的依据。取得主要研究成果如下:根据研究需求,首先,通过变化失误理论构建了煤矿安全投入指标体系,根据指标体系对收集的煤矿安全投入数据进行整合。随后,为增加关系模型的普适性,根据收集的数据通过支持向量回归算法拟合安全投入与事故损失的关系,运用粒子群算法、灰狼算法、粒子群混合灰狼算法对支持向量回归模型的参数进行优化改进,对煤矿安全投入数据进行训练和测试。最后,通过对比分析得出:粒子群混合灰狼算法对支持向量回归模型的拟合效果最好,相对误差最小,为下文安全投入优化模型的构建做出了铺垫。以支持向量回归构建的安全投入与事故损失的关系模型为基础,以最小化事故损失为目标函数,以实际需求的限制为约束条件,构建了煤矿安全投入优化模型。最后以M煤矿为实例分析,构建了M煤矿的安全投入优化模型,通过模拟退火算法对优化模型进行求解。结果显示优化后的安全投入数据不仅降低了冗余,提高了效率,同时也减少了事故损失。通过支持向量机和模拟退火算法对煤矿安全投入进行优化研究,对煤矿安全投入的投入量和合理分配具有重要意义,并且有效解决了传统的安全投入与事故损失之间复杂的、模糊的、非线性的关系模型难以确定的问题,提高了安全投入与事故损失关系模型的准确度。该论文有图26幅,表15个,参考文献70篇

关键词：煤矿安全投入支持向量回归粒子群混合灰狼算法模拟退火算法

两步模拟退火算法研究与水质叶绿素a光谱定量反演模型建立

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两步模拟退火算法研究与水质叶绿素a光谱定量反演模型建立

作者：裴健中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所)

学位级别：硕士

水作为生命之源,在人类生产和生活中发挥着重要作用。世界上几乎一半的人口依靠湖泊和水库的水来饮用、发展渔业、运输和旅游等。近年来的监测发现,我国的大多数湖泊和水库都有或重或轻的富营养化现象,在经济发达的东部地区的湖库,如太... 详细信息

水作为生命之源,在人类生产和生活中发挥着重要作用。世界上几乎一半的人口依靠湖泊和水库的水来饮用、发展渔业、运输和旅游等。近年来的监测发现,我国的大多数湖泊和水库都有或重或轻的富营养化现象,在经济发达的东部地区的湖库,如太湖和巢湖,藻型富营养化尤为普遍,准确高效地评估富营养化状态对水质研究和治理是非常重要的。在水质监测的众多指标中,叶绿素a浓度可以很好地对湖泊中藻类生物量进行表征。通过监测叶绿素a浓度,能够对湖泊的富营养化程度进行有效及时的评估,确定受污染的地区与污染程度,开展有效的处理措施和行动。但是,目前野外采集水样,实验室化验仍是水质叶绿素a主要检测手段。现有在线监测设备,估算方法精度较低,仪器野外应用能力较差,难以满足水质叶绿素a实际监测的要求。因此,开展水质叶绿素a精确、快速、高效、原位、低成本、在线监测技术研究,是实现水生态可持续发展的重要保障。本文以紫外-可见-近红外光谱技术为基础,开展水质叶绿素a精确、快速、高效、原位、低成本在线检测技术的研究,以下为论文主要工作与贡献:1)针对目前水质叶绿素a监测工作仍以人工采样实验室分析化验为主,难以满足精确,快速,高效,低成本监测的现实需求。本文以紫外-可见-近红外光谱技术为基础,对光谱检测系统所用的仪器和器件参数、数据采集方式等进行实验验证。实验的结果表明,在实验室环境下对样本溶液叶绿素a浓度预测的最优精度R为0.9287,RMSE为8.8637μg/L,MAE为7.0639μg/L。此实验评估了设计方案可行性,降低仪器研制的技术风险,并以此为指导构建了光谱检测系统。2)针对目前许多传统数据处理算法在实际应用中表现较差,导致结果精度偏低的问题,本文聚焦数据处理流程中的光谱特征提取算法,对其进行深入研究,在传统模拟退火算法的基础上引入“基于Boruta算法的局部寻优过程”,提出“两步模拟退火算法(Two-Step Simulated Annealing,TSSA)”用于光谱特征提取,本算法将全局寻优与局部寻优相结合,寻优效率大大提高,Boruta算法的加入保证了特征提取结果均为与因变量的强相关信息,降低了数据冗余。实验结果表明在经一阶微分处理后的数据集中,相较于传统特征提取算法,使用TSSA算法进行光谱特征提取建立的反演模型精度决定系数R提升24.63%-91.89%;均方根误差RMSE下降60.83%-73.62%;平均绝对误差MAE下降56.92%-70.78%。3)针对目前在光谱水质检测技术领域缺少精确、高效的定量反演模型的问题。本文使用研制的光谱检测设备在我国典型的富营养化浅水湖泊巢湖、太湖进行实地测量,采集数据。以蒸馏水的光谱数据为标定基准计算吸收光谱,使用一阶微分、二阶微分、去包络线三种方式对数据进行光谱特征增强。使用相关系数法、波段比值法、主成分分析法等六种方式进行光谱特征提取,将提取到的特征输入BP神经网络进行反演建模。根据模型评价指标选择使用差分光谱标定→一阶微分处理→SG滤波→TSSA光谱特征提取→BP神经网络的数据处理方式建立反演算法模型。实验结果表明,其对水体中叶绿素a含量的预测精度决定系数R为0.9654,RMSE为3.6723μg/L,MAE为3.1461μg/L,真正实现了水质叶绿素a浓度的精确、快速、高效、原位、低成本在线获取。

关键词：叶绿素a浓度吸收光谱检测光谱特征提取模拟退火算法定量反演

双层过道布置问题的混合整数非线性规划模型及两阶段改进模拟退火算法

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中国机械工程 2019年第8期30卷 975-983页

作者：管超张则强朱立夏毛丽丽西南交通大学机械工程学院成都610031

结合实际布局活动中,设施在多层空间布置的实际情况,提出了双层过道布置问题,并构建了该问题的混合整数非线性规划(MINLP)模型。针对问题特征,提出了一种改进模拟退火算法,通过采用两阶段改进策略,对退火过程及抽样过程进行改进。该算... 详细信息

结合实际布局活动中,设施在多层空间布置的实际情况,提出了双层过道布置问题,并构建了该问题的混合整数非线性规划(MINLP)模型。针对问题特征,提出了一种改进模拟退火算法,通过采用两阶段改进策略,对退火过程及抽样过程进行改进。该算法以自适应搜索策略替代马氏链搜索长度,并引入记忆功能、回火操作以提高求解质量,通过设置双阈值来提高求解效率。应用所提算法对24个基准算例进行测试,并将其与原模拟退火算法和GUROBI精确方法作对比,验证了所提算法的有效性。

关键词：双层过道布置问题设施布局混合整数非线性规划模型模拟退火算法

基于改进模拟退火算法的D公司货位分配优化研究

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基于改进模拟退火算法的D公司货位分配优化研究

作者：全浩江南大学

学位级别：硕士

由于经营国际化的迅速发展,公司内部的分工合作现象日益明显,诸如许多制造业企业和互联网巨头为了专心研究自己的核心技术选择将运输、库存等服务外包给第三方企业。在这些要求的驱使下,逐渐产生出了外协工厂、第三方配送企业等多种形... 详细信息

由于经营国际化的迅速发展,公司内部的分工合作现象日益明显,诸如许多制造业企业和互联网巨头为了专心研究自己的核心技术选择将运输、库存等服务外包给第三方企业。在这些要求的驱使下,逐渐产生出了外协工厂、第三方配送企业等多种形式的运营体系,为雇主提供了专业化的物流、搬运等服务。对于以业务为导向的第三方配送企业来说,物流管控实力既是对客户评价的一项关键指标,也是企业竞争市场份额的强劲实力。D公司是一家第三方物流公司,本文针对D公司的立体仓库缺乏智能存储而导致的入库环节费时费力,低效作业的问题,构建入库多目标货位分配优化模型,旨在提高D公司的库存管理水平。在考虑了入库存放效率、货架安全性和拣货拆包耗时的基础上,利用改进的模拟退火算法对目标函数进行货位进行求解,并且对比改进前后的模拟退火算法的优化结果,验证了优化后的模拟退火算法在寻找最优解的效率和效果上都有较好的提升,在优化普通立体仓库的货位分配问题,提高公司存储的工作效率和降低公司成本上都是不错的方法。本文首先根据货位仓库货位存储策略、货位分区原则和D公司的实际运作流程,发现公司现在存在的问题。其次根据货物质量的不同,通过设置阈值的方式将D公司内所有种类的货物和全部货位进行分区匹配,在单一分区内根据货位优化的原则,以降低运输过程中的能量损耗、提高货架安全性和缩短拣货过程的时间三个目标为基础,并用层次分析法转为单目标求解模型。模拟退火算法用多普勒型降温函数替换指数降温方式,在新解产生阶段引入交叉算子和变异算子。将D公司的数据赋予参数进行仿真分析,利用Python求解,最后讨论交叉算子和变异算子对结果的影响。研究结果表明,通过改进后的模拟退火算法的结果进行指派存储的方式相较于随机存储方式有大幅的效率提升,改进后的模拟退火算法能够有效地解决普通立体仓库无法指派存储的问题,而且相较于模拟退火算法的结果,改进后的算法在计算次数和计算结果上都有明显的提升。算法改进后的货位分配不仅能使仓库的运作流程简单化、智能化,而且还可以提高仓储作业的效率,进一步提高仓储管理的综合水平,提升D公司在物流市场的竞争力。

关键词：普通立体仓库货位优化多目标优化模拟退火算法

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模拟退火算法求解排队中的加急问题

现代计算机 2021年第21期27卷 59-63,71页

作者：邓梦怡吴旺春胡春筠俞龙胡菁华南农业大学电子信息工程与人工智能学院广州5106401

快递中转站作为物流行业的重要节点,其工作效率直接影响物流速度。快递中转站在优化分配机器工作时需要考虑快件平均等待时长以及快件的加急情况。本文在原有随机排队论的基础上加以补充完善,并以时间为约束条件,设置快件的优先级优化... 详细信息

快递中转站作为物流行业的重要节点,其工作效率直接影响物流速度。快递中转站在优化分配机器工作时需要考虑快件平均等待时长以及快件的加急情况。本文在原有随机排队论的基础上加以补充完善,并以时间为约束条件,设置快件的优先级优化加急快件针对不同的优先级建立综合的多目标规划模型,再将多目标转化为单目标,结合模拟退火算法的多次迭代运算求解得最优解,并通过方案对比得出本文提出的方案排队时间更加稳定合理、工作效率较高,这更有利于机器做出及时的调度,从而实现对机器调度的优化。

关键词：物流快递随机排队论多目标规划模拟退火算法

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基于模拟退火算法的快速登机序列特性研究

交通运输系统工程与信息 2018年第2期18卷 216-223页

作者：强生杰贾斌黄青霞华东交通大学交通运输与物流学院南昌330013 北京交通大学交通运输学院北京100044

合理组织乘客的登机过程可以有效地缩短登机时间,从而降低航空公司和机场管理者的运营及管理成本.首先,在分析造成登机时间延误各种因素的基础上,建立了能够反映乘客登机特征的元胞自动机仿真模型.其次,将该登机仿真模型嵌入到模拟退火... 详细信息

合理组织乘客的登机过程可以有效地缩短登机时间,从而降低航空公司和机场管理者的运营及管理成本.首先,在分析造成登机时间延误各种因素的基础上,建立了能够反映乘客登机特征的元胞自动机仿真模型.其次,将该登机仿真模型嵌入到模拟退火算法中,求解出具有最小登机时间的乘客登机序列.最后,通过分析优化序列中的相关特性,可以看出:过道干扰是造成登机延误的主要因素,只有当座位干扰演变为过道干扰后才会对整体的登机时间产生影响;此外,最优序列中相邻登机乘客间的座位距离会随着人均存放行李时间的变化表现出不同的数值分布.

关键词：航空运输登机问题乘客序列登机干扰元胞自动机模拟退火算法

求解TSP与FSTSP的波动温控模拟退火算法研究

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求解TSP与FSTSP的波动温控模拟退火算法研究

作者：陈晟宗青岛大学

学位级别：硕士

旅行商问题(TSP)是一个经典的组合优化问题,该问题广泛存在于生产生活的诸多领域,多年来研究人员为求解该问题提出了许多算法,但通常难以兼顾求解时间和精度,特别是对于较大规模的旅行商问题,许多算法更是束手无策。在旅行商问题的基础... 详细信息

旅行商问题(TSP)是一个经典的组合优化问题,该问题广泛存在于生产生活的诸多领域,多年来研究人员为求解该问题提出了许多算法,但通常难以兼顾求解时间和精度,特别是对于较大规模的旅行商问题,许多算法更是束手无策。在旅行商问题的基础上,设有一部分节点不能由卡车服务,需由卡车搭载的无人机完成访问任务,则引出了“单机单车”联运模式的卡车和无人机协同运输问题(FSTSP),该问题同样是NP-hard问题(non-deterministic polynomial hard),且解空间和求解复杂程度均比TSP更大。模拟退火算法是一个求解组合优化问题的经典启发式算法,其原理来源于金属的热处理过程,其中温度控制策略是平衡求解效率和质量的关键环节,但是该算法存在温度参数设定困难、求解速度较慢等缺点,一定程度上影响了该算法的应用。鉴于此,本文对模拟退火算法的温度控制机制进行了较为系统的研究,设计了一种波动温度控制机制的自适应模拟退火算法对TSP与FSTSP进行求解,从五个方面进行了改进:初始温度的设定、邻域搜索机制、Metropolis准则优化、内循环次数、温度控制函数。算法的关键步骤是将相邻两次温度的比值作为内循环搜索次数变化的依据,同时创新地将改进的波动函数作为温控函数引入算法的退火过程,根据Metropolis准则所反映的目标函数改进的次数和算法当前的迭代次数,自适应调整波动温控函数的系数,使得算法在保持温度幅值递减的总趋势下,可以实现多次升温与降温,从而增大了算法跳出局部最优的概率,增强了求解效果,缩短了求解时间。使用波动温控模拟退火算法求解旅行商问题,对于大部分算例,能迅速地收敛到最优值附近,这是使用其它温控方式的模拟退火算法所不具备的性能,特别是一些较大规模的算例,均能以较快速度求得最优解或高度满意解。将温控算法的使用拓展到卡车无人机联运问题,考虑了以往研究中少有考虑的无人机单次放飞可服务多个客户的情况,并使用波动温控模拟退火算法进行求解,同样获得了较好的求解效果。进一步为波动温控模拟退火算法的有效性提供了佐证。

关键词：旅行商问题无人机卡车联运问题模拟退火算法波动温度控制