基于免疫算法优化的投影寻踪水质评价模型

以地下水各聚类指标水质级别国家标准值为评价标准，建立投影寻踪技术模型，将评价模型运用于韩城矿区桑树坪煤矿水环境质量现状评价中，并与其它方法的结果进行比较．实例应用表明：投影寻踪技术用于水环境质量评价具有较好的客观性和实用性，亦可用于其它环境质量的综合评价．     

基于并行组合模拟退火的全局优化算法

针对目前优化方法求解非线性多极值优化问题时存在的不足，提出了并行组合模拟退火算法。在分析算法性能的同时用并行组合模拟退火算法对两个算例进行了求解，并与模拟退火算法、遗传算法进行了比较。结果表明，该方法简单、可靠，具有较高的精度和适应性。     

区域水资源潜力综合评价的遗传投影寻踪方法

为解决单项水资源潜力评价指标评价结果的不相容问题,提高水资源潜力综合评价各层次的分辨力和评价模型的精度,采用大样本数据,利用投影寻踪、遗传算法、阶梯型曲线和水资源潜力评价标准,为水资源潜力综合评价提出了一种新的方法---遗传投影寻踪方法(GPPM).文中给出了实施GPPM的详细步骤,作为示例,对黄河中游关中地区水资源潜力进行了综合评价.结果表明,GPPM的评价结果可靠、直观、适用性强,不仅可以对水资源潜力进行综合评价,同时可以科学地确定评价指标的权重和对评价指标的合理性进行检验.GPPM可广泛应用于各种水资源的综合评价.     

基于加速遗传算法的投影寻踪评价模型在边坡稳定性评价中的应用

文章针对边坡稳定性评价的多因素问题,建立了基于加速遗传算法的投影寻踪评价模型,并给出了相应的算法和步骤.用加速遗传算法进行投影寻踪方法建模,可以优化投影寻踪方法的计算过程;实例表明该评价模型是有效可行的和通用的,可以应用于其他评价问题.     

上海市公路网安全宏观评价投影寻踪模型

从道路交通安全系统工程的角度,构建了上海市公路网安全宏观评价指标体系．基于投影寻踪算法的基本原理和求解过程,建立了上海市公路网安全宏观评价模型．该模型能从待评样本寻求各评价指标的客观权重,更重要的是能通过增加主观约束条件,来体现决策者对某些评价指标的偏好,实现了评价指标的主、客观权重的综合考虑．采用实码加速遗传算法优化投影指标函数,求解最优投影向量,有效地解决了高维数据全局寻优的问题．     

基于投影寻踪模型的集成系统风险评估

进行系统集成项目的风险评估,采用投影寻踪方法将多维指标项目进行降维处理,在低维空间研究投影特征值,达到研究高维数据特性的目的.通过样本采集评估项目风险,计算样本一维投影值,并结合具体的系统,确定项目的总体风险等级和各个影响因素的风险等级,构建了信息系统集成项目风险评估模型,利用其对项目进行了评估,评估效果较好,对集成系统的项目风险管理有一定的参考价值.     

地下水水质评价的FA优化灰色关联投影寻踪模型

为解决水质评价中的不相容性和模糊性等问题,在综合考虑从优隶属度和灰色关联的基础上,改进了灰色关联投影法(Grey Relation Projection Method,GRPM),将改进后的方法与投影寻踪(Projection Pursuit,PP)法相结合,提出了用于地下水水质综合评价的灰色关联投影寻踪模型.该模型把地下水水质综合评价作为一个灰色多目标决策问题,运用投影寻踪技术,构建了可以反映地下水水质状况的投影目标函数,引入萤火虫算法(Firefly Algorithm,FA)对投影目标函数进行优化,寻求灰色关联投影值的最佳投影方向,求得标准样本和评价样本的灰色关联投影值,实现了地下水水质综合评价.随机选取北京市2013年枯水期水样10例,运用该模型进行了水质综合评价,将其结果与综合评分法(F值法)结果进行比较,验证了该模型的有效性和可行性.实例应用表明,该模型评价结果可客观反映地下水水质状况,可为对比分析同一级别水质样本,分析水质变化趋势提供依据,使评价结果更趋于实际.     

基于遗传算法的投影寻踪聚类模型对银川市各地区水资源承载能力评估

构建了银川市水资源承载能力的指标体系,选用投影寻踪聚类模型对银川市水资源承载能力进行了评估,投影方向选用遗传算法进行优化.计算得到了银川市各地区的水资源承载力水平,为相关部门的水规划提供了参考.     

基于K-Means动态聚类的投影寻踪分类模型

投影寻踪分类模型作为一种多因素影响问题的综合评价方法,已经被研究者广泛应用在各个领域并取得了良好的效果.然而模型本身还存在密度窗宽不确定以及模型无分类规则等尚需解决的问题.针对这些问题,提出一个基于K-Means动态分类的投影寻踪分类模型,定义了一个新的投影指标.实证分析说明了该模型的可靠性和可操作性.     

投影寻踪模型在建筑业综合评价中的应用

建筑业综合评价涉及众多评价指标,属于高维数据的处理问题。本文提出采用高维降维技术——投影寻踪评价模型,来解决高维数据空间向低维子空间的转化问题。避免了传统综合评价模型中需要人为确定各个评价指标权重系数的人为干扰性,建立了建筑业投影寻踪综合评价模型,使得评价结果更加科学、准确,为该方面研究提供了新的研究思路和方法。     

模拟退火算法在钢桁架优化设计中的应用

将模拟退火算法应用于桁架结构离散变量优化问题,提出新的用于离散变量的退火邻域结构,进行了三杆和十杆桁架结构模拟退火算法优化计算,并与遗传算法和传统优化设计方法的优化结果进行了比较.结果表明模拟退火算法对桁架结构离散变量的优化问题更加有效,且新的邻域结构加快了算法的收敛速度,提高了算法的稳定性和有效性.     

模拟退火遗传算法在电力系统无功优化中的应用

电力系统无功优化是保证系统安全、经济运行的一项有效手段.针对常规遗传算法收敛速度慢、易早熟等缺陷,并结合电力系统无功优化的特点,在遗传算法(GA)和模拟退火算法(SA)的基础上,提出了更加有效的算法即模拟退火遗传算法.使用该文提出的算法对IEEE-14节点系统进行了无功优化计算,结果表明该模拟退火遗传算法应用于无功优化是合理可行的.     

模拟退火法在协同优化中的应用

为解决传统标准协同优化算法经常无法收敛和容易陷入局部最优等缺陷,提出一种基于模拟退火法的改进协同优化算法.该算法在继承标准协同优化算法并行自治优点的前提下,首先系统级由全局模拟退火算法和梯度算法相结合的组合优化策略代替单优化算法,其次根据优化具体情况引入动态松弛因子,以此来保证优化的全局性和精度.通过两个典型的MDO测试算例对改进的协同优化算法进行验证,优化结果表明,改进的协同优化算法具有更好的精度、收敛速度和稳定性.     

基于模拟退火的Hopfield网全局优化方法

为了改进Hopfield神经网络在多极点函数优化和组合优化中存在的某些缺陷,并影响着一些优化问题求解中的正确性和有效性的现实问题,将模拟退火智能优化算法与Hopfield神经网络有机结合,优势互补,提出了一种基于模拟退火的Hopfield神经网络混合全局优化算法(SA-HNN),新算法很大程度上避免了Hopfield神经网络优化陷入局部极小的缺陷,同时兼顾了算法的效率.通过典型的多极点函数优化和TSP组合优化问题求解,实验表明:SA-HNN混合优化算法具有帮助Hopfield网络摆脱局部极小点的能力并能得到较好的结果,有一定的工程实用价值.     

利用模拟退火算法对200 MW供热堆堆芯核设计的优化

对 2 0 0 MW核供热堆装载模式 (燃料组件布置、可燃毒物棒根数和可燃毒物质量分数配置 )进行了优化。利用模拟退火算法和先进格林函数节块法进行多步燃耗优化计算。引入敏感性系数 ,并通过敏感性分析的方法决定优化参数 ,因此在单目标和多目标优化时均取得了明显的效果。对组件布置和可燃毒物质量分数的优化计算结果表明 ,在不改变原有的富集度和组件类型的前提下 ,与参考值相比 ,优化后的循环长度、功率峰因子和卸料燃耗均有明显的改善。该燃料管理方法不仅可用于低温堆而且也可以推广到压水堆     

基于模拟退火算法营养膳食优选的研究

通过模拟退火算法实现对各种慢性疾病进行营养膳食配餐的快速优选,并且把研究结果在膳食系统中加以应用.对慢性疾病配餐算法的研究体现了营养学平衡膳食的科学原理和数学建模思想,实现了计算机与多学科的综合应用.     

浅谈模拟退火算法在自动排课系统中的应用

开发一套排课系统,关键技术是采用何种算法,算法的好坏决定排课的速度、成功率及合理性.本文从模拟退火算法的原理、基本思想入手,介绍了模拟退火算法在排课系统中的应用及具体实现,分析并比较了模拟退火算法和常用算法的利弊.     

浅谈模拟退火算法在自动排课系统中的应用

开发一套排课系统,关键技术是采用何种算法,算法的好坏决定排课的速度、成功率及合理性。本文从模拟退火算法的原理、基本思想入手,介绍了模拟退火算法在排课系统中的应用及具体实现,分析并比较了模拟退火算法和常用算法的利弊。     

基于模拟退火算法的中超赛程编排优化研究

为了促进赛事的公平性、实现人性化的赛程编排设计,同时达到减少出行里程、节约资源、保护环境的目的,采用计算机辅助建模的方法,对中超赛程编排进行优化研究。假设以总体出行里程最短、兼具赛程的公平性和设计的人性化为优化目标,以百度地图提供的球队所在城市间的距离数据为依据,通过改进模拟退火算法对2015年中超赛程编排进行优化,运用Matlab求解得到最优方案。结果表明:在最优赛程安排下得到的各支球队最优出行里程为5.022×10~5 km,相对2015年中超的实际赛程编排总里程减少了12.08%,由此节省燃油14.50t,减少排放二氧化硫43.9kg,对大气中二氧化硫减排的贡献率为11.11%,节约资金91 467.4元。该结果可以为中超实际主客场赛程编排的优化提供参考。     

模拟退火法用于电压稳定分析

为了提高用于电压稳定分析的非线性最优化方法的效率,提出了将模拟退火法和单纯形法相结合求解非线性最优化问题的新算法,避免了在全局最优点附近的大量低效搜索,提高了模拟退火法的计算效率。应用这种新算法求解静态电压稳定极限,用５节点系统进行验证得到了满意的结果。求解静态电压稳定极限问题可以等效为含有非线性等式约束和不等式约束的非线性最优化问题,采用内点法将不等式约束问题转化为等式约束问题,再通过引入罚函数转化为无约束最优化问题,然后应用本算法进行计算,结果表明新算法是有效的。