基于图像的二维剪纸自动生成方法

中国剪纸的设计极具挑战性, 要求画面简洁、直观, 还需要表达特定的文化内涵, 且整张剪纸须整体连通。提出了一种基于图像的二维剪纸自动生成方法, 能够将任意数码照片自动转化为剪纸图形。首先，利用图像分割方法建立区域连接图; 接着, 基于该连接图对颜色、边界对比度和区域连通性进行数学建模, 并获得优化目标函数; 最后, 通过模拟退火算法求解目标方程, 自动生成保持图像内容的剪纸图形。还开发了连通性后处理和区域指定等用户交互工具, 允许用户在自动生成的剪纸图形中方便地加入个人设计。实验表明, 所生成的剪纸图形画面简洁、整体连通。 本方法在降低剪纸设计难度的同时还可满足个性化的设计需求, 有助于传播和传承我国的民间剪纸艺术。     

基于实际路网情境的配送车辆调度优化

在实际路网情境下结合车道数、车道宽度、路口信号灯设置等路网物理特性,构建了考虑综合交通阻抗的多车型车辆调度模型,提出了两阶段求解策略:第1阶段设计了改进A-star精确解算法用于计算客户时间距离矩阵;第2阶段针对实际路网的特征设计了混合模拟退火算法求解调度方案。以大连市某配送中心运营实例进行路网情境仿真试验,结果表明:改进A-star算法较改进Dijkstra算法具有更短的路径搜索时间;混合模拟退火算法求解结果较实际调度方案优化了13.1% 的综合成本;路网增流、区域拥堵和路段禁行三类路网情境均能对配送方案的车辆配置、路径选择、客户服务次序、作业时间和违约费用等5方面内容产生干扰,调度计划的制定需要详细考虑这些因素的变化。     

考虑基本变量模糊与随机性的广义自适应重要抽样法

基于模糊随机广义可靠性分析向随机可靠性分析的转换,提出了模糊随机广义失效概率计算的自适应重要抽样法,该方法利用模拟退火智能优化,在模拟的过程中逐步逼近模糊随机广义设计点,并在模拟过程中自适应地构造重要抽样函数,从而使得模糊随机失效概率的计算效率和精度大为提高。与传统的重要抽样法相比,本文方法无需首先求解失效模式的设计点。对非线性失效区和复杂等价概率密度函数,由于模拟退火智能优化在寻找设计点时比诸如一次二阶矩法(FOSM)更为有效,因而所提方法适合非线性失效区和复杂等价概率密度函数情况下的广义可靠性分析。另外,随着重要抽样密度函数逐步向最优值的自动调整,抽取的样本数逐渐增大,使后续构建的重要抽样函数更能体现对广义失效概率贡献的重要程度,并使失效概率的计算更加准确。文中算例证明了所提方法的合理性。     

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.     

模拟退火优化SVM参数的变压器故障诊断

利用群智能算法优化支持向量机(SVM)参数往往需要引入额外的变量,使变压器故障诊断问题更加复杂,对此提出一种自适应的模拟退火算法优化(ASA)支持向量机参数。通过设计自适应的冷却进度表,使得寻参的过程仅仅依赖于退火速率以及网格搜索粒度,保持了较少的参数设置。在相关数据集上的实验表明,与已提出的粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)相比,ASA算法具有更快的收敛速度以及较好的诊断精度。利用自适应的模拟退火算法能够较好的优化SVM参数并提高变压器故障诊断的精度。     

基于支持向量机方法的HERG钾离子通道抑制剂分类模型

对human ether-a-gō-gō related genes(HERG)钾离子通道(钾通道)抑制剂,计算了表征分子组成、电荷分布、拓扑、几何结构及物理化学性质等特征的1559个分子描述符.采用Fischer Score(F-Score)排序过滤和Monte Carlo模拟退火法相结合从中筛选与HERG钾通道抑制剂分类相关的分子描述符.采用支持向量机(SVM)方法,分别以IC50=1.0、10.0μmol·L-1为分类标准,建立了三个分类预测模型.对367个训练集分子,用五重交叉验证.得到正、负样本的平均预测精度分别为84.8%-96.6%、80.7%-97.7%,其总的平均预测精度为87.1%-97.2%,优于其它文献报道结果.对97个外部测试集分子,所建三个模型的总样本预测精度在67.0%-90.1%之间,接近或优于其它文献报道结果.     

基于随机活动工期的多模式现金流均衡项目调度优化

承包商在项目执行过程中的现金流均衡是保证项目成功的关键因素。本文研究基于随机活动工期的多模式现金流均衡项目调度问题,旨是在项目工期及鲁棒性阈值约束下合理安排活动执行模式与开始时间,实现承包商现金流均衡。本文通过构建整数规划优化模型对研究问题进行刻画,随后设计模拟退火算法进行求解,最后进行案例分析。结果表明:鲁棒性阈值虽然可以保证基准进度的稳定性,但是提高鲁棒性阈值水平反而不利于承包商的现金流均衡,该值过高时甚至得不到可行解。本文研究可为随机活动工期背景下承包商的现金流控制提供定量化决策支持。     

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.     

光学薄膜椭圆偏振数据反演的优化算法

运用C++语言通过变步长循环的优化算法开发数据处理程序,利用2组数据确定了多周期真实厚度.通过计算SiO2和ZrO薄膜的折射率和单周期及多周期厚度,并与其他方法的计算结果进行对比分析,发现此方法计算结果可以达到较高的精度.对于有吸收的薄膜,利用量子力学原理计算粒子出现在某一点的概率,通过蒙特卡罗模拟的方式来测量粒子的位置,从而对粒子进行刷新.通过基于量子行为粒子群优化和模拟退火的混合算法设计的程序进行计算,可很快跳出局部极小收敛达到全局最优点,在保证精度的同时达到较快的收敛速度.     

自适应模拟退火遗传算法在薄膜厚度及光学常数反演中的应用

准确的测量薄膜的厚度和光学常数,在薄膜的制备、研究和应用中都是十分重要的。借助Cauchy色散模型,通过薄膜透过率测量曲线,用改进的自适应模拟退火遗传算法对透过率曲线进行全光谱拟合,从而反演得到薄膜的厚度和光学常数。对由电子束蒸发制备的TiO2单层膜和SiO2/TiO2双层膜的厚度和光学常数进行了测量计算。实验结果表明,计算得到的光学参数与实测结果相一致,厚度误差小于2nm,在560nm波长处折射率误差小于0.03。