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模拟退火粒子群算法在动态单元布局中的应用

中国机械工程 2009年第2期10卷 181-185页

作者：祝恒云叶文华南京航空航天大学江苏省精密与微细制造技术重点实验室南京210016 南京工业职业技术学院南京210046

通过对单元化制造系统规划中设备布局特点以及单元零件工艺流程的分析,建立了基于动态单元的车间设备布局模型。为解决设备布局这一典型的非多项式(non-polynomial,NP)难题,提出了一种新的模拟退火粒子群算法,该算法将粒子群算法与模拟... 详细信息

通过对单元化制造系统规划中设备布局特点以及单元零件工艺流程的分析,建立了基于动态单元的车间设备布局模型。为解决设备布局这一典型的非多项式(non-polynomial,NP)难题,提出了一种新的模拟退火粒子群算法,该算法将粒子群算法与模拟退火方法有机结合,在保留粒子群算法具有收敛速度快等优点的同时,增强了算法的全局搜索能力。通过实例仿真,进一步验证了该方法的有效性和实用性。

关键词：设备布局变需求模拟退火粒子群算法单元化制造

基于模拟退火粒子群算法的类集成测试序列生成方法研究

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基于模拟退火粒子群算法的类集成测试序列生成方法研究

作者：刘俊杰中国矿业大学

学位级别：硕士

软件是人们生活中不可或缺的一部分,软件质量问题已经成为人们关注的热点。一旦软件出现质量问题,将会对社会造成巨大的经济损失,甚至是威胁人们生命健康,因此软件测试在软件开发过程中有着举足轻重的作用。软件测试能够在软件投入运行... 详细信息

软件是人们生活中不可或缺的一部分,软件质量问题已经成为人们关注的热点。一旦软件出现质量问题,将会对社会造成巨大的经济损失,甚至是威胁人们生命健康,因此软件测试在软件开发过程中有着举足轻重的作用。软件测试能够在软件投入运行前,发现软件中潜在的漏洞,并及时修复漏洞,确保软件投入使用后能够稳定高效地运行。集成测试是软件测试中的一个重要阶段,而类集成测试序列地确定是类集成测试中一个关键问题。合理的类集成测试序列可以减少测试桩代价,从而降低测试代价。针对大规模的程序生成类集成测试序列时,粒子群算法容易过早收敛的问题,本文提出了基于模拟退火粒子群算法的类集成测试序列生成方法。当粒子已经陷入局部最优值区域时,引入退火机制能够使得粒子快速脱离局部最优区域并进一步搜索。实验结果表明,该方法能够有效地减缓粒子群算法的收敛速度,从而得到更优解。基于粒子群算法和模拟退火粒子群算法生成类集成测试序列时,随机生成的初始种群对进化方向缺少指导信息导致最终生成的类集成测试序列的测试桩代价较高。针对这一不足,本文提出了基于动态链表的初始种群优化方法。该方法首先在种群初始化阶段引入约束条件(不允许打破类间的强依赖关系),对静态程序进行分析,构建强依赖矩阵,同时为了提高算法执行效率将强依赖矩阵转换为稀疏数组;然后根据稀疏数组构建单链表;最后合并单链表,并且加入无依赖关系或者属于弱依赖关系的类节点得到一个满足要求的测试序列。重复上述步骤直到生成满足种群数量要求的个体。将优化后的初始种群分别用于粒子群算法和模拟退火粒子群算法。实验结果表明,该方法能够降低测试桩代价。最后,设计一个类集成测试序列生成工具(Heu CITO)。该工具能够可视化展示6种类集成测试序列生成方法的结果。本文有图41幅,表17个,参考文献80篇。

关键词：类集成测试序列模拟退火粒子群算法初始种群优化动态链表

基于模拟退火粒子群算法的混合动力车参数优化

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汽车工程 2012年第7期34卷 580-584页

作者：邓元望陈可亮鄂加强湖南大学机械与运载工程学院长沙410082

分别采用多层次参数扫描(MLPS)算法和模拟退火粒子群优化(SAPSO)算法对并联式混合动力车逻辑门限控制策略的参数进行优化。将优化后的车辆以TEST-CITY-HWY测试循环进行仿真,并将结果与优化前的车辆的仿真结果进行对比。结果表明,经MLPS... 详细信息

分别采用多层次参数扫描(MLPS)算法和模拟退火粒子群优化(SAPSO)算法对并联式混合动力车逻辑门限控制策略的参数进行优化。将优化后的车辆以TEST-CITY-HWY测试循环进行仿真,并将结果与优化前的车辆的仿真结果进行对比。结果表明,经MLPS算法优化后,燃油消耗和HC与NOx排放分别下降了11.98%、6.01%和4.03%,但CO排放增加了25.18%;经SAPSO算法优化后,燃油消耗和HC、CO与NOx排放分别下降了13.61%、9.57%、27.78%和18.53%,且电池荷电状态(SOC)比MLPS优化略高。说明SAPSO算法在混合动力车控制参数优化效果上明显优于MLPS算法。

关键词：模拟退火粒子群算法控制策略参数优化

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基于模拟退火粒子群算法的拱桥扣索索力优化

黑龙江交通科技 2023年第6期46卷 60-62页

作者：刘威湖南轨道交通控股集团有限公司湖南长沙410006

为得到拱桥斜拉扣挂施工阶段的合理扣索索力,使拱肋线形和受力达到最优状态。采用模拟退火算法对基本粒子群算法进行了优化,根据最小弯曲应变能法以及影响矩阵法得到了拱桥扣索索力优化的目标函数,分别采用基本粒子群算法和模拟退火粒... 详细信息

为得到拱桥斜拉扣挂施工阶段的合理扣索索力,使拱肋线形和受力达到最优状态。采用模拟退火算法对基本粒子群算法进行了优化,根据最小弯曲应变能法以及影响矩阵法得到了拱桥扣索索力优化的目标函数,分别采用基本粒子群算法和模拟退火粒子群算法对索力进行了优化,对优化效果进行了对比分析,同时将模拟退火粒子群算法与传统扣索索力优化方法得到的拱圈弯矩进行了对比分析,研究表明:模拟退火粒子群算法能有效改善基本粒子群算法易陷入局部最优和早熟收敛的问题,并且模拟退火粒子群算法收敛速度明显优于普通粒子群算法,收敛精度也有一定提高;采用模拟退火粒子群算法优化得到的各扣索索力值与优化前相比有增也有减,但优化后索力最大值较优化前有明显减小,减小了217.42 kN,优化后各扣索索力值变化幅度较优化前更加平稳;与传统的索力优化方法相比,采用模拟退火粒子群算法得到的拱圈弯矩变化幅度更小,并且最大正弯矩和最大负弯矩均有一定的减小。

关键词：拱桥索力优化模拟退火粒子群算法粒子群算法

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基于模拟退火粒子群算法的飞机气动参数辨识

复旦学报（自然科学版） 2016年第3期55卷 336-341,353页

作者：黄炯艾剑良万婧复旦大学航空航天系上海200433

针对飞机气动参数辨识中如极大似然法等常规方法存在收敛慢、对初值敏感或数学形式复杂等缺点,讨论了模拟退火粒子群算法及其在气动参数识别中的应用,该方法主要辨识策略是一次采集多次迭代,增强了粒子群算法的收敛性和全局性.对某飞机... 详细信息

针对飞机气动参数辨识中如极大似然法等常规方法存在收敛慢、对初值敏感或数学形式复杂等缺点,讨论了模拟退火粒子群算法及其在气动参数识别中的应用,该方法主要辨识策略是一次采集多次迭代,增强了粒子群算法的收敛性和全局性.对某飞机纵横向气动参数辨识进行了仿真研究,结果表明模拟退火粒子群算法对飞机气动参数辨识问题行之有效,并且在扩展搜索空间上,比基本粒子群算法和自适应粒子群算法更有优势.

关键词：飞机气动参数辨识粒子群算法模拟退火粒子群算法

第四方物流企业调度管理优化的模拟退火粒子群算法研究

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软科学 2010年第8期24卷 134-137页

作者：刘国岩浙江工业大学杭州310024

结合第四方物流的内涵与发展现状,从第四方物流企业调度管理优化决策问题出发,通过引入惯性权重因子和收缩因子对标准粒子群算法进行改进,然后与模拟退火算法相结合,形成改进的模拟退火粒子群(MSA-PSO)算法,求解第四方物流企业调度管理... 详细信息

结合第四方物流的内涵与发展现状,从第四方物流企业调度管理优化决策问题出发,通过引入惯性权重因子和收缩因子对标准粒子群算法进行改进,然后与模拟退火算法相结合,形成改进的模拟退火粒子群(MSA-PSO)算法,求解第四方物流企业调度管理优化问题。在阐述算法原理和运算流程后,分别运用标准粒子群算法、模拟退火算法和本算法对6个基准测试函数进行仿真试验来检验比较算法的性能。结果显示:改进后的模拟退火粒子群算法计算精度和寻优结果优于标准粒子群算法和模拟退火算法。

关键词：第四方物流调度管理优化模拟退火粒子群算法

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模拟退火粒子群算法在化工过程综合中的应用

青岛科技大学学报（自然科学版） 2011年第1期32卷 80-84页

作者：李学文金思毅陶少辉青岛科技大学化工学院山东青岛266042

将一种模拟退火粒子群算法应用于化工过程综合。由于粒子群算法后期进化速度变慢,并易陷入局部极值点,本研究将模拟退火思想应用到粒子群算法中,通过Me-tropolis准则提高粒子跳出局部极值的能力,并在降温过程中加快了算法后期的进化速... 详细信息

将一种模拟退火粒子群算法应用于化工过程综合。由于粒子群算法后期进化速度变慢,并易陷入局部极值点,本研究将模拟退火思想应用到粒子群算法中,通过Me-tropolis准则提高粒子跳出局部极值的能力,并在降温过程中加快了算法后期的进化速度。模拟退火粒子群算法在换热器设计实例和反应器网络综合问题中的应用结果表明,该算法的性能较粒子群算法有了较大改善,同时也表明该算法用于求解化工过程综合问题是可行和有效的。

关键词：模拟退火粒子群算法粒子群算法化工过程综合反应器网络综合

基于Kriging模型和模拟退火粒子群算法的结构有限元模型修正

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武汉理工大学学报（交通科学与工程版） 2019年第4期43卷 657-661页

作者：康俊涛柯志涵胡佳武汉理工大学土木工程与建筑学院

提出一种基于Kriging模型和模拟退火粒子群算法的结构模型修正方法.利用拉丁超立方对结构设计参数(不同杆件的密度)进行抽样,并代入有限元模型得到响应特征参数(频率),通过构建Kriging函数来拟合设计参数和特征参数之间关系.基于建立的K... 详细信息

提出一种基于Kriging模型和模拟退火粒子群算法的结构模型修正方法.利用拉丁超立方对结构设计参数(不同杆件的密度)进行抽样,并代入有限元模型得到响应特征参数(频率),通过构建Kriging函数来拟合设计参数和特征参数之间关系.基于建立的Kriging函数模型,利用模拟退火粒子群算法优化设计参数,修正初始有限元模型.利用一空间桁架结构数值算例对所提方法进行了验证.结果表明,基于Kriging函数和模拟退火粒子群算法的结构有限元模型修正避免了反复调用有限元进行大量迭代运算,较快的收敛到全局最优解,提高了模型修正计算效率.

关键词： Kriging模型模型修正拉丁超立方模拟退火粒子群算法

基于模拟退火粒子群算法的波浪发电系统最大功率跟踪控制

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电机与控制应用 2017年第10期44卷 13-18页

作者：邹子君杨俊华杨金明广东工业大学自动化学院广东广州510006 华南理工大学电力学院广东广州510641

波浪发电系统最大功率点跟踪控制中,传统粒子群算法存在早熟收敛和局部搜索能力不足问题,为此提出基于模拟退火算法的粒子群优化方案。该算法每次更新粒子的速度和位置时,通过比较当前温度下各个粒子的适配值与随机数的大小,从所有粒子... 详细信息

波浪发电系统最大功率点跟踪控制中,传统粒子群算法存在早熟收敛和局部搜索能力不足问题,为此提出基于模拟退火算法的粒子群优化方案。该算法每次更新粒子的速度和位置时,通过比较当前温度下各个粒子的适配值与随机数的大小,从所有粒子中确定全局最优解的替代值,从而使粒子群算法在发生早熟收敛时能够跳出局部最优并快速找到全局最优解。仿真结果表明,与传统粒子群优化算法相比,模拟退火粒子群算法可有效避免波浪发电系统陷入局部最大功率点,并快速实现全局最大功率跟踪,提高了波浪能捕获率。

关键词：波浪发电最大功率点跟踪模拟退火粒子群算法