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基于遗传模拟退火算法的大件公路运输路径选择优化.pptx
基于遗传模拟退火算法的大件公路运输路径选择优化.pptx
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基于模拟退火算法的国防交通路径选择问题研究
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该论文从万方数据库上搜索得到的。。。希望对需要的同学能有所帮助！！！
基于改进遗传模拟退火算法的WSN路径优化
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针对无线传感器网络路径优化问题，提出了一种改进的最优保存的遗传模拟退火算法。利用LEACH算法构建初始路由表，使用GASA的高效率搜索，将路由计算和遗传演化计算同时进行，并直至寻找到近似最优路径为止。将最优保存遗传算法和模拟退火算法相结合，引入自适应的概率变化，有效地解决了这两种算法的早熟现象和时间问题。仿真实验表明，该算法有效地解决了无线传感器路径优化问题，具有定位准确、节能和搜索能力较强等优点
基于模拟退火的遗传优化算法在TSP问题中的应用
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为了更好地解决无线传感器网络（WSN）数据传输的路径优化问题，降低数据传输的能量消耗，提出了一种基于改进遗传模拟退火算法（SAGA）的WSN路径优化算法。首先根据优化目标建立数学模型；然后设计了种群的编码方式，并对遗传算法中的适应度函数、交叉算子、变异算子进行改进，使算法能够更加有效地避免陷入局部搜索；接着根据旧种群和新种群每个对应个体的不同进化程度提出了一种新的Metropolis准则，使模拟退
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多约束QoS路由是下一代互联网的核心问题之一．为解决QoS路由算法容易陷入局部最优的问题，将模拟退火方法与路由计算结合起来，提出一种新的组合优化算法．该算法可以及时从无效的迭代中跳出到其他空间，提高搜索效率，具有全局收敛性，可在有限次数迭代中快速找到可行路径．实验表明，该算法性能高，同时对网络规模和多约束个数具有很好的可扩展性．
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为了探索更高效的矩形件优化排样方法，提出了一种改进的自适应遗传模拟退火算法。设计了基于矩形件的排样次序及旋转变量的两层染色体编码方法，并采用基于临界多边形的BL定位策略实现矩形件的布局；通过构造启发式算法生成排样初始种群，然后各个种群之间通过相互竞争实现优秀个体的迁移与共享，最终搜索到最优解。标准测试问题的实验结果验证了所提算法的可行性与有效性。
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将遗传算法(GA)的全局寻优性能好和模拟退火算法(SA)的局部搜索能力强的优点相结合，提出了用于钢桁架结构离散变量优化设计的遗传模拟退火算法(SAGA)．以十杆桁架为例对此算法进行了数值实验，并将实验结果与其他优化方法相比较．算例结果表明，遗传模拟退火算法的寻优概率是100％，平均进化代数为35代，其稳定性和求解效率均高于改进的遗传算法．实验结果显示，遗传模拟退火算法在整体搜索同时，采用退火操作进
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基于遗传模拟退火算法的空袭兵力分配及优化 (2006年)
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对遗传模拟退火算法中的交叉、变异操作进行了改进，并实施了最优保留策略，形成了改进遗传模拟退火算法，以突击效果最大化和兵力损失最小化为目标函数，以空袭兵力总量的限制、空袭兵器挂载类型的限制等为约束条件，建立了空袭兵力分配及优化模型。在考虑兵力分配模型特点的基础上，利用改进遗传模拟退火算法求解。通过与多目标数学规划和标准遗传算法优化进行的比较表明，该方法能够有效地解决带约束的多目标优化问题。
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基于遗传模拟退火算法的大件
公路运输路径选择优化
01
引言
问题阐述
文献综述
方法介绍
目录
03
02
04
05
实验结果与分析
参考内容
结论与展望
目录
07
06
引
引
言
言
引言
大件公路运输是指运输大型货物或设备的物流活动。由于涉及的货物尺寸和
重量较大，选择合理的运输路径对于降低成本、提高效率以及保障运输安全具有
重要意义。遗传模拟退火算法是一种受自然进化启发的优化算法，具有处理复杂
问题的优越性，近年来在许多领域得到了广泛应用。本次演示旨在探讨如何将遗
传模拟退火算法应用于大件公路运输路径选择优化，以提高运输过程的综合效
益。
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