退火遗传算法

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模拟退火遗传算法在车间作业调度中的应用

ｄｒｇｔｅｒｎｗｒｃｓ，ｙｉｔｄｃｇｔｅｓｌｔｎｓａｇａｅｎｓｕａｅｎｅｉｇａｇｒｈＳ，ｅｕｎｅｅａｐｏｅｓｂｒｕｉｅｃｏｒｔｙｂｓｄｏｉｌｔａｎａｎｏｔｉｈｌｎｏｎｈｅｉｔｅｍｄｌｌｉｍ（Ａ）ａｇ－
Ｊｂ－ｈｐＳｈｄｌｇＢａｅｎＧｅｅｉｇｒｔｍｏＳｏｃｅｕｉｓｄｏｎｔＡｌｏｉｎｃｈ
ａｄＳｍｕａｅｎａｉｇＡｌｏｉｈｎｉｌｔｄＡｎｅｌｇｒｔｍｎ
ＺＨＡ０Ｗｅｉ
（ｅａｍｎｆｏｐｔｃｎｅＲｄｏＢｏｄａｔｎｅｓｙＢｚｕＳｉｕｎ２６７，ｈｎ）ＤｐｒｅｔｍｕｅＳｉｃ，ａｉｒａｃｓＵｉｒｔ，ａｏｈｈａ６０１ＣｉｔｏＣｒｅｖｉｃａＡＢＴＡＣＤｒｇｔｅｉｒｉｒｃｓｏａｄｒｅｅｉａｏｔｍ（Ａ）ｔｅｒｍｔｅｏｖｒｅｃｆｏｕａＳＲＴ：ｕｎｅｔｅｐｏｅｓｆｔａｄｇｎｔｌｒｈＧ，ｈｅａｒｎｅｇｎｅｏｐｌｉｈｔａｖｓｎｃｇｉｐｕｃｐ —
ｆｃｆｒｍａｕｅｃｎｅｇｎｅｉｌｔｎｆｒ３ｅｃｍａｋｆＳｎｉａｅｈｔｃｍｐｅｔｌｏｔｍｓＡｅｔｏｅｔｒｏｖｒｅｃ．Ｓｍｕａｉｏ０ｂｎｈｒｓｏＰｉｄｃｔｓｔａｏａｄｗｉＧＡａｇｒｈ，ＳｐｏＪｒｈｉ
车间作业调度问题（ｏｈｐＳｈｄｌｇＰｏｌｍ，Ｐ是ＪｂＳｏｃｅｕｉｒｂｅＪ）ｎＳ

基于模拟退火遗传算法的PID参数整定与优化

基于模拟退火遗传算法的ＰＤ参数整定与优化Ｉ
李凌宇，郭贵法，许锦标
（广东工业大学自动化学院，广东广州５００）１０６
摘要：结合模拟退火算法和遗传算法的思想，出模拟退火遗传算法，提用此算法进行ＰＤ参数整定与优化．Ｉ同时使
Ａｇｒｈｓ，根据固体退火思想，ｌｉｍ）它是ｏｔ为解决大规模
组合优化问题，别是Ｎ特Ｐ问题完全组合优化而设
足降低温度，此控制再生操作之后按自适应概率依
对种群进行交叉、异操作．样种群不断进化，变这直
遗传算法¨ 刮简称ＧＧｎｔｌｒｈｓ，Ａ（ｅｅｃＡｇｉｍ）它ｉｏｔ是根据自然界的遗传机理而设计的一种全新概念的
优化方法，是一种建立在生物界自然选择原理和自
Ｎｃｏ法、ｏｅ — ｏｎ法、优控制法（ｉｌｈｓＣｈｎＣｏ最误差积分指
标最优）稳定边界法等，时还有梯度法以及单纯、同
形法等，但这些方法都有一定的局限性．文采用自本然遗传机制的随机搜索方法，它模拟了生物界中的适应在线模拟退火遗传算法５刮对ＰＤ参数进行整Ｉ生命进化机制，在人工系统中实现特定目标的优化．定与寻优，是一种在传统遗传算法基础上而改进的在２纪６０世０年代，由美国Ｍｉｉｎ大学的ＪＨ．优化方法，有更好的寻优效果．ｃｇｈａ．具Ｈｏａｄ教授在《ｄｐａｏｎＮｔｒｌａｄＡｔｃｌｌｎｌＡａｔｉｉａａｎｒｆｉｔｎｕｉａｉ

模拟退火遗传算法求解面试组专家工作安排问题

模拟退火遗传算法求解面试组专家工作安排问题摘要：为了有效求解如何安排面试专家组成员工作使面试公正客观的问题，建立面试安排工作数学模型，该模型为复杂的非线性整数规划问题。

提出一种装箱编码、模拟退火遗传、多点交叉、领域搜索变异的遗传算法对数学模型进行求解，并以一个30名专家对300名学生进行面试，且每个面试组4名专家的例子用遗传算法进行求解计算。

结果表明，改进后的遗传算法能高效求解出问题的近似最优解，求解结果能满足面试工作安排所提出的要求。

关键词：面试安排；遗传算法；模拟退火0 引言根据素质教育和培养高素质合格人才的要求，目前各学校都对高等教育录取方式进行改革，特别是对硕士研究生的录取方法进行改革，即在录取的过程中改变了以往根据考试成绩定终身的做法，加大了复试的作用。

复试一般采用由专家组面试考核的办法，主要考核学生在拟定各个方面的综合素质。

专家组一般由多名专家组成，每位专家根据自己看法和偏好对所有参加复试学生的各考核方面都给出相应的评价，最后由主管部门综合所有专家的意见和学生的初试成绩等因素确定录取名单。

由于面试过程中专家对学生的评价是主观的，评价的主观性会影响到对学生评价的公平性。

为了保证初选合格考生面试的公平性，对面试工作安排要尽量做到：每名专家面试学生数量要尽量相同；一名学生对应一个面试组，各面试组成员要尽量不同，不能出现两面试组完全相同的情形，即两个面试组中出现两个以上相同专家的情况要尽量少。

本文针对面试工作安排问题建立数学模型，发现得到的数学模型是复杂的非线性整数规划问题，没有常规方法可以求解，本文将利用改进的遗传算法对问题进行求解。

复杂问题的有效方法，由美国密执安大学的John Holland教授于1975年首先提出。

这种算法是以达尔文的生物进化论为启发而创建的，是基于生物进化中自然选择、适者生存和物种遗传思想的搜索算法，特别适合求解非线性整数规划问题，也适用于本文所建立的面试工作安排问题求解。

运用模拟退火遗传算法估计地下水反演参数

ＣｏｌｇｆｍｐｔｒＩｆｒｔｎＴｃｎｌｇ，ｈｎｉｉｅｓｔ，ａｙａ３０６ＣｈｎｌｅｏｅＣｏｕｅ＆ｎｏｍａｉｅｈｏｏｙＳａｘｖｒｉＴｉｕｎ０００，ｉａｏＵｎｙ
ＨＡＮｌｎｇ，ＳＨＡＮｎｇｉｇ．ＵｓｎｍｐｒｖｅｓｍｕａｅｎｅｌｎｇｇｎｅｃａｇｒｔＹｉｏＹｏｍｎｉｇｉｏｄｉｌｔｄａｎａｉｅｔｌｏｉｈｍｏｅｔｍａｅｐａａ・ｉｔｓｉｔｒｍｅ
ｔｔｓｔｅｐｒｍｅｅｓｏｒｕｄｔｒｏｍｏｅ．ｈｅｕｔｎｉａｅｈｔｈｅａｇｒｈｖｉｓｔｅｄｓｄａ — ｉｅｈａａｔｒｆｏｎｗａｅｗｄ１Ｔｅｒｓｌｉｄｃｔｓｔａｅｎｗｌｏｉｍａｇｌｆｔｔｍａｏｄｉａｖｎｈｔｇｆｏｃｎｅｇｎｅｒｔｎｘｅｓｖｅａｉｎ，ｏｓｓｅｅａｖｎａｅｆｉｈｐｅｉｉｎａｄｐｒｌｌｍ．ａｅｏｗｏｖｒｅｃｅａｄｅｃｓｉｅｉｒｔｓｐｓｅｓｓｈｄａｔｇｓｏｇｒｃｓｏｎａａｌｉｌａｔｏｔｈｅｓ
ｎｔｌｏｔｏｅｃｐｂｌｆｌｂｌｅｒｈｎｎｅｔｎｉｉｕｌｒｔｃｉｎＩａｏｄａｌｅｓａｄｓｒｎｔ— ｅｉａｇｒｈｆｒａａｉｔｏｏａａｃｉｇａｄｂｓｄｖｄａｏｅｔ．ｔｖｉｓｅｒｎｓｎｔｅｇｈｃｉｍｈｔｉｙｇｓｉｐｏｉ

混合遗传算法GASA

模拟退火遗传算法(SAGA) 模拟退火遗传算法(SAGA)
遗传模拟退火算法是将遗传算法与模拟退火算法相结合而构成的一种优化算法。遗传算法的局部搜索能力较差，合而构成的一种优化算法。遗传算法的局部搜索能力较差，但把握搜索过程总体的能力较强；但把握搜索过程总体的能力较强；而模拟退火并法具有较强的局部搜索能力、并能使按索过程避免陷入局部最优解，强的局部搜索能力、并能使按索过程避免陷入局部最优解，但模拟退火算法却对整个搜索空间的状况了解不多，不便但模拟退火算法却对整个搜索空间的状况了解不多，于使搜索过程进入最有希望的搜索区域，从而使得模拟退于使搜索过程进入最有希望的搜索区域，火算法的运算效率不高。但如果将遗传算法与模拟退火算火算法的运算效率不高。法相结合，互相取长补短，法相结合，互相取长补短，则有可能开发出性能优良的新的全局搜索算法，这就是遗传模拟退火算法的基本思想。的全局搜索算法，这就是遗传模拟退火算法的基本思想。
而模拟退火并法具有较强的局部搜索能力并能使按索过程避免陷入局部最优解强的局部搜索能力并能使按索过程避免陷入局部最优解但模拟退火算法却对整个搜索空间的状况了解不多不便但模拟退火算法却对整个搜索空间的状况了解不多不便于使搜索过程进入最有希望的搜索区域从而使得模拟退于使搜索过程进入最有希望的搜索区域从而使得模拟退火算法的运算效率不高
基于模拟退火的混合遗传算法
混合遗传算法
我们知道，梯度法、爬山法、我们知道，梯度法、爬山法、模拟退火法等一些优化算法具有很强的局部搜索能力，具有很强的局部搜索能力，而另一些含有问题相关的启发知识的启发式算法的运行效率也比较高。如果融合这些优化方法的思想，启发式算法的运行效率也比较高。如果融合这些优化方法的思想，够成一种新的混合遗传算法(hybrid 够成一种新的混合遗传算法(hybrid genetic algorithm)，是提高 algorithm)，遗传算法运行效率和求解质量的一个有效手段。目前，遗传算法运行效率和求解质量的一个有效手段。目前，混合遗传算法实现方法体现在两个方面，一是引入局部搜索过程，二是增算法实现方法体现在两个方面，一是引入局部搜索过程，加编码变换操作过程。在构成混合遗传算法时， Jong提出下加编码变换操作过程。在构成混合遗传算法时，De Jong提出下面三个基本原则：面三个基本原则： ①尽量采用原有算法的编码；尽量采用原有算法的编码； ②利用原有算法全局搜索的优点；利用原有算法全局搜索的优点； ③改进遗传算子。改进遗传算子。

退火-遗传算法寻优及其实现

３遗传算法与退火算法融合
通过遗传算法与退火算法的分析，把其各自的
优良特性保留下来，到改进的遗传算法即退火一得
遗传算法。过程如下：
Ｓｅ给定群体规模Ｎ —ｓｅ和算法中其他ｔｌｐｉｚ系数值，择初温时的系数，温时系数。交叉选退，
用于大规模并行计算。遗传算法中关键的算法靠复
制、交和变异三种算子来完成，杂完全依赖于运算速
［收稿日期］２０ — ２２；回Ｅ０７０ — ７修ｔ期
＠ｈｕ．ｄ．ｎｐｅｕｃ
２０ — １１０７１ — １
【作者简介］王荚（９８）女，１６一，河南温县人，坚固水泥有限公司工程师，焦作主要从事电气自动化和计算机应用方面的研究，－ａ：ａｇＥｍｉｗｎｙｌ
Ｓｅ随机产生Ｎ—ｓｅ个染色体作为初始ｔ２ｐｉｚ种群 Ⅳ ，ｎ计算各染色体的目标函数值，确定初温，令初始最优解Ｓ＝Ｊｉ并令终止累加计数器Ｐ＝ｍ，０；Ｓｅ计算染色体的适应函数值厂）实施ｔｐ３（，最优保留策略；Ｓｐ４重新计算染色体的目标函数值，交叉ｔｅ按
２００８年第ｌ０卷第７期
５７
维普资讯
和变异操作时的系数Ｐ，和终止规则ｇ令迭代Ｐ，
计数器＝；０
个个体较小三率值的编码时，则将该编码加入子代。６新个体复制策略。以经过遗传算法选择复）

遗传算法蚁群算法粒子群算法模拟退火算法

遗传算法蚁群算法粒子群算法模拟退火算法《探究遗传算法、蚁群算法、粒子群算法和模拟退火算法》一、引言遗传算法、蚁群算法、粒子群算法和模拟退火算法是现代优化问题中常用的算法。

它们起源于生物学和物理学领域，被引入到计算机科学中，并在解决各种复杂问题方面取得了良好的效果。

本文将深入探讨这四种算法的原理、应用和优势，以帮助读者更好地理解和应用这些算法。

二、遗传算法1. 概念遗传算法是一种模拟自然选择过程的优化方法，通过模拟生物进化过程，不断改进解决方案以找到最优解。

其核心思想是通过遗传操作（选择、交叉和变异）来优化个体的适应度，从而达到最优解。

2. 应用遗传算法在工程优化、机器学习、生物信息学等领域有着广泛的应用。

在工程设计中，可以利用遗传算法来寻找最优的设计参数，以满足多种约束条件。

3. 优势遗传算法能够处理复杂的多目标优化问题，并且具有全局搜索能力，可以避免陷入局部最优解。

三、蚁群算法1. 概念蚁群算法模拟蚂蚁在寻找食物过程中释放信息素的行为，通过信息素的沉积和蒸发来实现最优路径的搜索。

蚁群算法具有自组织、适应性和正反馈的特点。

2. 应用蚁群算法在路径规划、网络优化、图像处理等领域有着广泛的应用。

在无线传感网络中，可以利用蚁群算法来实现路由优化。

3. 优势蚁群算法适用于大规模问题的优化，具有分布式计算和鲁棒性，能够有效避免陷入局部最优解。

四、粒子群算法1. 概念粒子群算法模拟鸟群中鸟类迁徙时的行为，通过个体间的协作和信息共享来搜索最优解。

每个粒子代表一个潜在解决方案，并根据个体最优和群体最优不断更新位置。

2. 应用粒子群算法在神经网络训练、函数优化、机器学习等领域有着广泛的应用。

在神经网络的权重优化中，可以利用粒子群算法来加速训练过程。

3. 优势粒子群算法对于高维和非线性问题具有较强的搜索能力，且易于实现和调整参数，适用于大规模和复杂问题的优化。

五、模拟退火算法1. 概念模拟退火算法模拟金属退火时的过程，通过接受劣解的概率来跳出局部最优解，逐步降低温度以逼近最优解。

基于模拟退火遗传算法激光冲击板材最大变形量优化研究

机械设计与制造
８８文章编号：０１３９（０１１－０８０１０ — ９７２１）１０８ — ２ＭａｈｎｒＤｅｉｎｃｉｅｙｓｇ＆Ｍａｕａｔｒｎｆｃｕｅ
冲击板材最大变形量优化研究术
邓忠林刘占军高铁军（沈阳航空航天大学航空宇航工程学院，阳１０３）沈１０４Ｏｐｉｌｔｄｎｍａｉｕｄｆｒｎｆｌｓｒｔｉｉｇｓｅｔｂｓｄｔｍａｕｙｏｘｍｍｅｏｍｉｇｏｅｒｎｈｅａｅｓａｓｋ
提高板材最大变形量的影响因素诊断准确率的优化方法。最后给出了试验最优解讨论分析。模拟退火；遗传算法在本实验程序中收敛速度比简单遗传算法平均提高１．识别准确性平均提高７４％。｛３２％，．４试验表明：温度下级调节系数必须尽量靠近０８才能得到较理想解。八种影响因．５９基于素产生的目标函ｊ
ｆｒａｉｎａｅｅｐｅｓｄｗｔｎｉｏｉａｏｉｔｍ．ｕｎｄａｎｓａａｅｏｐｔ￣一《ｏｍｏｒｘｒｅｉｏｅｋｎｏｍｂｎｒｏｉｔｓｈｄｆｃｔａｐｍｕｔｓｉｏｉｄａｂｓｒｍａＪｌｈｇｓｔｆｉｃｔｒｔｅｍｘｄｏｍｉｔｅｓｅｔｓｕｌａｗｉｏｔｌｎａａｅｒｏｔｅａｔｒｏ（ｉｍｏｓｈａｅｒａｏｆｔｎｈｈｅｉ．ｎｈｌｃｎｒｌｇｐｍｔｆＴｈｃｓｆｍ１ｍｕｉｂｔＭｅｅｏｉｒｅｆｏ￣ｄｆｒｎｈｅｉｓｔｒｏｅ，ｙａｏｔｇｓｌｅｎｅｌｇｆｔｅｓｓｅｃｉｅｈｄ，ｔｌ《ｅｍｉｏｓｅｔｓｅ．ｅｖｒｂｄｐｉｉａｄａｎａｉｎｓｔｔｎｍｔｏｓｏｉｏｇｆＭｏｎｍｕｔｎｉｒｈｇｐｍａｍｔｏｆｒｍｒｖｎｆｃｉｌｔｅｄａｎｓｒｃｉｉｐｔａｔｒｏｅｔａｅｏｍａｏｉｅｈｄｏｐｏｉｅｅｔｅｉｏｉｐｅｉｏｏｍａｆｃｏｓｆｓｅｍｘｄｆｒｔｎｉｄｓｉｇｆｖｙｈｇｓｓｎｆｃｈｉｓ一

求解三维装箱问题的混合遗传模拟退火算法

求解三维装箱问题的混合遗传模拟退火算法一、本文概述装箱问题，也称为装箱优化问题，是一类广泛存在于现实生活中的组合优化问题。

特别是在物流、工业工程、计算机科学等领域，装箱问题以其高度的复杂性和实际应用价值而备受关注。

其中，三维装箱问题更是因其涉及物品的三维形状和空间利用率的优化而显得尤为复杂。

近年来，随着智能优化算法的发展，遗传算法和模拟退火算法等启发式搜索算法在求解此类问题上展现出了强大的潜力。

本文旨在探讨一种结合遗传算法和模拟退火算法的混合算法，以求解三维装箱问题。

我们将首先介绍三维装箱问题的定义、特点以及求解难度，然后详细阐述混合遗传模拟退火算法的设计原理、实现过程以及关键参数的选择。

通过对比实验和结果分析，我们将验证该混合算法在求解三维装箱问题上的有效性和优越性。

本文的主要内容包括：三维装箱问题的数学模型及求解难点分析；混合遗传模拟退火算法的设计和实现；算法性能的实验验证与对比分析；以及结论与展望。

通过本文的研究，我们期望能为三维装箱问题的求解提供一种新的有效方法，并为相关领域的实际应用提供理论支持和实践指导。

二、相关理论基础三维装箱问题（Three-Dimensional Bin Packing Problem,3D-BPP）是一个经典的组合优化问题，涉及到如何将一组不同尺寸的三维物体有效地放入有限数量的容器中，同时尽可能减少容器的使用数量。

由于该问题的复杂性，传统的数学方法往往难以在合理的时间内找到最优解，因此，启发式算法和元启发式算法在求解此类问题上显示出其独特的优势。

遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种基于自然选择和遗传学原理的优化搜索算法。

它通过模拟生物进化过程中的选择、交叉、变异等操作，在问题的解空间中寻找最优解。

遗传算法具有较强的全局搜索能力，但容易陷入局部最优解，导致搜索效率降低。

模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）则是一种基于物理退火过程的优化算法。

常见的遗传算法

常见的遗传算法
常见的遗传算法有：
1. 标准遗传算法（SGA）：是最早也是最基本的遗传算法，包括选择、交叉、变异和复制等基本操作。

2. 遗传编程（GP）：将遗传算法应用于生成计算机程序的领域，通过遗传操作对程序进行优化和演化。

3. 约束处理遗传算法（CGA）：在传统遗传算法的基础上，加入对问题约束条件的处理和优化，以确保产生的解满足特定的约束条件。

4. 多目标遗传算法（MOGA）：解决多个目标决策问题的遗传算法，同时考虑多个目标函数的优化，并通过适应度分配方法来选择适应度较好的个体。

5. 免疫算法（IA）：通过模拟免疫系统的工作原理，利用选择、变异等机制进行优化和搜索。

6. 遗传模拟退火算法（GASA）：将模拟退火算法与遗传算法相结合，通过遗传操作和模拟退火操作进行全局搜索和局部优化。

7. 遗传神经网络（GNN）：将遗传算法和神经网络相结合，通过遗传操作对神经网络结构和参数进行优化和演化。

8. 差分进化算法（DE）：基于群体的随机搜索算法，通过选择、交叉和变异等操作对个体进行优化。

以上是一些常见的遗传算法，根据问题和需求的不同，可以选择适合的遗传算法进行优化和搜索。

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退火遗传算法
退火遗传算法（Simulated Annealing Genetic Algorithm, SAGA）是一种综合了退火算法和遗传算法的优化方法。

它被广泛应用于解决
各种实际问题，如工程优化、物流配送、图像处理等。

本文将从原理、优势、应用以及改进思路等方面，详细介绍退火遗传算法。

首先，退火遗传算法的原理是基于模拟退火和遗传思想进行优化
的策略。

模拟退火算法的核心是通过接受概率较高的劣解，以维持在
解空间中的探索能力。

而遗传算法则借鉴自然界的进化原理，通过选择、交叉和变异等操作，模拟种群的进化过程。

退火遗传算法将两种
优化策略有机结合，能够克服各自的局限性，提高全局搜索能力。

退火遗传算法相对于其他优化方法有多个优势。

首先，它能够全
局搜索解空间，有效避免陷入局部最优解。

其次，退火遗传算法具有
自适应能力，能够自动调整探索和利用两个策略之间的平衡。

此外，
由于遗传算法的存在，使得退火遗传算法具备了良好的并行性和快速
收敛性。

退火遗传算法在各领域的应用广泛而多样。

例如，在工程优化中，退火遗传算法能够对设计参数进行灵活调整，以达到最优的工程设计。

在物流配送方面，退火遗传算法能够为快递、货运等物流行业提供最
短路径的选择，提高运输效率。

在图像处理中，退火遗传算法可以用
于图像压缩、特征提取等方面，帮助解决图像处理中的各种问题。

然而，退火遗传算法仍然存在一些挑战和改进的空间。

首先，算
法对参数的敏感性较高，需要进行精心调整。

其次，算法的计算复杂
度较高，需要借助高性能计算平台进行加速。

另外，退火遗传算法对
目标函数的可导性有一定要求，对于非光滑、非可导的问题，仍然存
在一定的局限性。

为了改进退火遗传算法，可以从以下方面进行思考和优化。

首先，可以尝试利用深度学习等方法，对算法进行增强学习，提高算法的自
适应能力。

其次，可以结合其他优化算法，如粒子群算法、人工蜂群
算法等，形成多种算法的融合，以提高全局搜索能力。

此外，可以研
究如何针对非光滑、非可导的问题进行算法改进，以拓展算法的适用
范围。

综上所述，退火遗传算法是一种优化方法，综合了退火算法和遗
传算法的优势。

它在各种实际问题中的应用广泛，具有全局搜索能力强、自适应能力好等优点。

但同时也面临着参数敏感性高、计算复杂
度高等挑战。

改进退火遗传算法的思路可以从增强学习、算法融合和
处理非光滑问题等方面展开。

退火遗传算法的研究和发展，将在实际
问题的优化中发挥重要作用。