一类连续函数模拟退火算法及其收敛性分析

高维连续函数的全局优化问题普遍存在于计算生物学、计算化学等领域．针对这类问题和现有连续函数模拟退火算法的某些不足,本文给出了一类改进的模拟退火算法．采用一种简单的方法证明了算法的全局收敛性．数值结果表明,对于高维连续函数,该算法能够快速有效地收敛到全局最优点,比较了两种新解产生方法的试验结果。     

基于模拟退火的CRS算法

本文是对非线性规划问题提出的一种算法,该算法把模拟退火算法应用到CRS算法中,根据模拟退火算法每一次迭代都体现集中和扩散两个策略的平衡的特点,使CRS算法更能够搜索到全局最优解,而不会陷入局部最优解。最后把提出的算法应用到两个典型的函数优化问题中,结果表明,算法是可行的、有效的     

一种改进的模拟退火算法

1 引言 在过去的几十年中,最优化的任务在诸如以下不同领域中表现为稳步上升趋势,如电子工程、操作系统、计算机科学和通信等,其中的NP完全问题不易得出最优解,它被所解问题大小的一个多项式函数所限制,且其求解时间随问题规模呈指数级增长,当规模稍大时就会因时间限制而失去可行性。     

关于随机优化算法的几点讨论

关于随机优化算法的几点讨论李晓莉，雷功炎（河南驻马店师专，北京大学数学系）ＳＯＭＥＤＩＳＣＵＳＳＩＯＮＳＡＢＯＵＴＳＴＯＣＨＡＳＴＩＣＯＰＴＩＭＩＺＡＴＩＯＮＡＬＧＯＲＩＴＨＭＳ￥ＬｉＸｉａｏ－ｌｉ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ，Ｚ...     

模拟退火猫群优化算法

猫群优化算法(Cat Swarm Optimization,CSO)是建立在猫的行为模式和群体智能基础上的一种新型群体智能优化算法。为提高猫群优化算法的性能,把模拟退火算法应用于猫群优化算法,提出模拟退火猫群优化算法(Simulated Annealing Cat Swarm Optimization,SACSO),通过变异算子调整所要优化的种群。其基本过程为先行产生随机初始种群,接着进行搜索,并设置初始温度,继而应用模拟退火算法获取全局最优替代值,再依据位置和速度公式更新新解,然后在个体较优位置再运用变异运算,进行进一步地搜索。然后分别将猫群优化算法、模拟退火粒子群算法(Simulated Annealing Particle Swarm Optimization,SAPSO)、模拟退火猫群优化算法在11个典型的基准测试函数下进行仿真对比,结果表明模拟退火猫群优化算法不仅增加了全局收敛性,而且在收敛速度和精度方面均优于其它两种算法。     

模拟退火算法的改进及其应用

模拟退火算法是随机优化近似算法。本文首先介绍其物理背景和一般形式，然后通过对算法增加记忆和返回两个功能以及在算法之后链接一个局部搜索过程，改善了算法性能，接着将改进算法应用于解旅游商问题，最后对该算法作简要的性能评论。     

模拟退火算法的原理及实现

１问题的由来在自然科学、管理科学和工程技术等科技领域,存在着大量的组合优化问题（Ｃｏｍｂｉｎａ－ｔｏｒｉａｌＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＰｒｏｂｌｅｍ）,其中的ＮＰ完全问题（ＮｏｎｄｅｔｅｒｍｉｎｉｓｔｉｃＰｏｌｙｎｏｍｉａｌＣｏｍｐｌｅｔｅＰｒｏｂｌｅｍ）,其求解时间随问题规模呈指数级增长,当规模稍大时就会因时间限制而失去可行性（Ｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙ）［１－４］．如著名的货郎担问题（Ｔｒａｖｅｌｉｎｇ　Ｓａｌｅｓｍａｎ　Ｐｒｏｂｌｅｍ,简记为ＴＳＰ）,即在ｎ个顶点的完全图中找一条最小Ｈａｍｉｌｔ…     

求解病态线性方程组的模拟退火算法

病态方程组的条件数较大,当输入数据有微小扰动或计算过程中的舍入误差都可能引起输出数据的很大扰动,使得解严重失真,因此求解此类方程组是相当困难的.本文尝试使用模拟退火算法来求解病态线性方程组,得到了较好的结果,并与传统的求解方法作了简单的比较.     

多目标最优化的交互投影梯度算法

本文借助拓广的投影梯度法的基本思想，利用由决策者提供的权衡比信息，构造了一个求解多目标最优化问题的交互规划算法，根据拓广的投影梯度法的原理，此法在约束条件退化情况下依然适用。     

基于模拟退火算法的最小一乘回归新算法

最小一乘准则由于其稳健性较好而在工程中得到广泛的应用,但求解最小一乘回归模型系数的算法往往过于复杂或只能用于样本和变量个数较少的情形.本文根据最小一乘的性质,把最小一乘问题变为组合优化问题,将模拟退火算法用在最小一乘模型的求解上,在后面的数值实验中取得了较好的效果。     

约束多目标选址问题及其算法

文章考察了一类带有区域约束的多目标选址问题，给出了用模拟退火法进行求解的策略，并在微机上予以实现，经试算得到了满意的效果。     

基于模拟退火算法的城市物流多目标配送车辆路径优化研究

基于传统模拟退火算法,通过引入记忆函数、结合GIS手段,运用SPSS聚类分析来确定初始化状态种群、多种群并行机制和新状态的产生.依据种群规模采用不同产生算法来改进算法,并将改进算法应用于城市物流中确定的多目标车辆路径优化问题,验证了算法的可行性与实用价值.此外,改进算法分别与传统模拟退火算法和GIS图解法相比较,优化效率和准确率都得到了很大的提高.     

DFP算法的全局收敛性分析

1引言理论分析和大量数值试验表明，在求解（1．1）的各种算法中，拟Newton法是效果最好的一类方法．DFP算法是最早提出的拟Newton法，它首先由Davidon［2］给出并由Fletcher和Powell【3］修改DFP算法的计算步骤如下：算法1．1．1”．取二R”，BIE＊”“”对称正定，k：＝1．2”．计算gb＝7八kh），若gb—0，则终止，得解kk．否则，转入下一步．3O．dk——BK‘gb．4“．进行线搜索确定步长aa．在上面的算法中，步长0。的确定有两种方式：其一，精确线搜索，即。。满足：其M，非精确线搜索．本文考察WOlfe线搜索，即a＆满足：其中o…     

一类特殊多项式整数规划问题的最优化算法

本文考虑了一类特殊的多项式整数规划问题。此类问题有很广泛的实际应用,并且是NP难问题。对于这类问题,最优性必要条件和最优性充分条件已经给出。我们在本文中将要利用这些最优性条件设计最优化算法。首 先,利用最优性必要条件,我们给出了一种新的局部优化算法。进而我们结合最优性充分条件、新的局部优化算法和辅助函数,设计了新的全局最优化算法。本文给出的算例展示出我们的算法是有效的和可靠的。     

最小权点覆盖问题的一个近似算法

在点、边赋权的简单图中,关于最小权点覆盖问题,以经典的最短路算法-Dijkstra算法为基础,提出了一个求解该问题的近似算法.首先,在给定的赋权图中任选一点作为初始点,并给出允许集及相关定义.然后,利用经典的最短路算法-Dijkstra算法,求出初始点到允许集中各顶点的最短路径,并按照一定的原则选择近似最小权点覆盖集.最后,通过算例阐释了算法的实现过程的合理性及有效性.     

一个新的BUNDLE近似点算法及其收敛性质

提出了一类修正的近似点算法并讨论了算法的收敛性质及其Ｂｕｄｌｅ变形的收敛性质。     

无约束优化问题模拟退火算法的改进

考虑如下无约束优化问题(Ｐ)　　　　　　　　　ｍｉｎｘ ｆ(ｘ)ｆ(ｘ)是Ｒｎ 中连续可微的函数 求解 (Ｐ)有多种有效方法 ,但基本上都只能保证求得 (Ｐ)的局部最优解 ,而不能保证求出整体最优解 1 983年 ,Ｋｉｒｋｐａｔｒｉｃｋ[1] 等人将固体退火过程与优化问题进行类比 ,提出了求组合优化问题整体最优解的模拟退火算法 这种方法与以往的一些算法相比 ,具有描述简单 ,使用灵活运行效率高和较少受初始条件限制等优点 ,而且特别适合并行计算 ,因此引起了广泛注意及进一步的工作[2 ] 受此方法的启发 ,1 987年 ,Ｃｈｉａｎｇ[3 ] 等人提…     

基于模拟退火算法的船用核动力装置故障诊断研究

针对核动力装置故障诊断存在的诊断精度低等问题,提出了一种基于模拟退火算法和概率因果模型相结合的故障诊断方法.首先根据故障样本集和概率因果理论建立动态多故障诊断模型,将复杂系统的多故障诊断转换成非线性规划问题.利用模拟退火算法对该问题进行求解,并建立了诊断测试系统.测试结果表明,方法能有效避免误诊、漏诊现象,可用于复杂核动力装置的动态多故障诊断.     

求解无约束最优化问题的非奇异Broyden算法的全局收敛性

求解无约束最优化问题的非奇异Ｂｒｏｙｄｅｎ算法的全局收敛性李董辉（湖南大学应用数学系）ＧＬＯＢＡＬＣＯＮＶＥＲＧＥＮＣＥＯＦＮＯＮＳＩＮＧＵＬＡＲＢＲＯＹＤＥＮ＇ＳＭＥＴＨＯＤＦＯＲＳＯＬＶＩＮＧＵＮＣＯＮＳＴＲＡＩＮＥＤＯＰＴＩＭＩＺＡｆＩＯＮＳ￥...     

关于格点覆盖的一个注记

对于一个给定椭球,本文给出了它的任一全等椭球都包含一个整点的一个充分必要条件.