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基于模拟退火算法优化的BP神经网络预测模型 下载：79 浏览：480

蒋美云 《软件工程研究》 2018年11期

摘要:
神经网络算法是深度学习研究的重点,遗传算法是一种自适应优化搜索算法,模拟退火算法是寻找最优解的算法,本文主要分析了神经网络,遗传算法和模拟退火算法的特点和缺陷,研究BP神经网络和遗传模拟退火算法相结合的技术,从发挥算法的优点基础上,提出了一个基于模拟退火遗传算法的BP神经网络模型,并应用于某观影俱乐部,作为新电影上映预测和用户推荐,实验结果表明:该算法在收敛性和准确率上都有较好的效果。

模拟退火算法在战场频率资源分配中的应用 下载：93 浏览：506

于江1 贺赛飞1 张凤霞1 肖创创1 周化鹏1 辛俊涛2 《无线电研究》 2018年2期

摘要:
为有效利用战场电磁频谱资源,在介绍模拟退火算法基本原理的基础上,提出了一种启发式战场频率分配方法。该方法通过改进传统模拟退火算法来实现频率分配的特殊用途,并借助代价函数对生成的频率分配方案进行质量评估。仿真结果表明,该方法能在一定程度上提高频谱资源的使用效率,可为从事频谱管理等相关行业的技术人员提供参考。

一种云环境下多目标优化虚拟机调度算法 下载：61 浏览：240

陈佳 刘晓洁 《数据与科学》 2019年4期

摘要:
在云环境中,虚拟机调度一直是学者们研究的热点。一些传统的虚拟机调度方式大多使用先到先得、轮转、最早完成时间等算法,这些分配方式难以保证资源分配的公平性和有效性,容易造成负载不均衡、优化目标单一等问题。在虚拟机调度的问题上目前通常采用启发式算法来获取近似最优解,根据各个节点的性能和实际应用从整体进行资源分配,实现多目标优化。因此,结合启发式算法,根据SLA违背率、能源消耗,负载均衡三个因素设计了多目标优化函数,基于改进的模拟退火算法提出了一种多目标优化虚拟机调度算法。该算法中,用首次适配方法产生初始解,具备较好的适应能力,采用组合温度衰减函数既加快了算法前期的全局最优解邻域的搜索速度,又保证了后期局部最优解的搜索质量,在产生邻居解时通过并行模式在每次迭代中分别采用倒置和互换操作来获取两个解,增大了解空间。仿真实验证明,提出的算法和模拟退火算法以及爬山算法对比,在满足服务等级协议,提高整体资源使用率,平衡主机负载和减少能源消耗这几个方面有一定改善。

汽车零部件三维装载问题研究 下载：47 浏览：430

林永昊1 姚明山2 赵磊1,3 朱道立1,3 《管理与科学》 2018年5期

摘要:
汽车零部件三维装载问题,是汽车零部件入厂物流中复杂且重要的一个问题。问题需要考虑待运零部件的堆叠规则、单箱承重等现实约束,较理论上的三维装箱问题更为复杂。本文针对这一问题,设计了一种基于装载块序列的混合模拟退火算法。算法通过基于装载块序列的启发式构造算法生成初始装载方案,再以模拟退火过程调整装载序列优化装载方案。最后,选取上海某汽车物流企业的实际运营数据进行测试,测试结果表明本文算法能有效解决生产实际中的汽车零部件三维装载问题,提高车辆装载率。

采用双层优化模型的电动汽车有序充放电策略研究 下载：69 浏览：491

康振南 程杉 《电力技术学报》 2019年9期

摘要:
针对大规模电动汽车集中式控制与优化方法的不足,采用V2G(Vehicle to Grid,V2G)双层优化模型。第一层优化模型建立以车主充电成本最小的目标函数,并考虑电池充放电损耗;第二层优化建立以电网日负荷峰谷差最小为目标函数,以第一层计算的优化结果为约束并求解,利用模拟退火算法对模型进行迭代求解。结果表明:与无序充电相比,双层优化协调保证了电网经济运行和用户的充电费用最小,从而实现电动汽车有序充放电控制。

DOE二阶量化优化算法 下载：58 浏览：433

刘欣1 吕国强2 李军军2 冯奇斌3 《光电子进展》 2019年1期

摘要:
分析了二阶量化产生的误差,提出了一种基于模拟退火算法的优化算法,对二阶量化的相位数据进行优化,改善其输出光场,减小二阶量化带来的误差。仿真结果表明:优化过后DOE输出光场的不均匀性由41.92%降至23.18%,误差函数由28.74%降至20.47%,可见提出的算法在减小DOE二阶量化误差方面具有一定的应用价值。
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