导读:本文包含了遗传模拟退火论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:近红外光谱,玉米秸秆,纤维素,联合区间偏最小二乘法
遗传模拟退火论文文献综述
谢欢,陈争光[1]（2019）在《遗传模拟退火算法在玉米秸秆纤维素含量检测中的应用》一文中研究指出利用近红外光谱分析方法预测了玉米秸秆纤维素的含量。针对近红外光谱的高维高相关性的特点,探讨在对玉米秸秆纤维素建立偏最小二乘(PLS)预测模型时的特征波长筛选问题。首先探讨了联合区间偏最小二乘法(SIPLS)和后向区间偏最小二乘法(BIPLS)的区间划分数对算法效果的影响。在SIPLS和BIPLS的基础上,利用遗传模拟退火算法(GSAA)进行二次特征波长筛选,进一步提高模型的预测精度和建模效率。结果表明:相对于PLS方法,3种算法单独使用均能够提高所建模型的预测精度,但是SIPLS、BIPLS两种算法的效果在很大程度上受区间划分数的影响。BIPLS模型的预测集均方根误差(RMSEP)虽然最小,但选择的变量数多达485个,影响模型的建模效率。在SIPLS和BIPLS的基础上,利用GSAA进行二次特征波长筛选,相较于BIPLS, BIPLS-GSAA模型的RMSEP虽略增大,但其输入变量减小到134个,而建模的主成分数也由11降为10个。相较于SIPLS, SIPLS-GSAA模型的输入变量仅为34个,预测精度得到了提升,实验结果表明,SIPLS-GSAA模型的预测效果最好。基于SIPLS和BIPLS上的GSAA对光谱数据进行二次筛选不仅能简化模型的输入,而且能有效提升模型的预测能力。(本文来源于《分析化学》期刊2019年12期）
郭彩杏,郭晓金,柏林江[2]（2019）在《改进遗传模拟退火算法优化BP算法研究》一文中研究指出针对传统BP神经网络在函数拟合中收敛速度慢、精度低的缺点,提出一种改进遗传模拟退火算法优化的BP神经网络算法(IGSAA-BP).该算法首先根据进化中种群适应度的集中分散程度改进了自适应遗传算法的交叉和变异概率公式,使算法能够更加有效地避免陷入局部最优;然后根据旧种群和新种群中每个对应个体的进化程度提出一种改进的Metropolis准则,分情况修正新种群中的所有个体,增加种群个体的多样性,提高了算法的全局寻优能力.利用改进遗传模拟退火算法初始化BP神经网络的权阈值,并与GA-BP、IAGA-BP网络对比.实验表明,IGSAA不仅提高了BP网络的收敛速度,还有效地提高了网络的拟合能力,拟合精度提高了5%.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2019年10期）
徐修立,陈浩杰,王巧玲,张剑[3]（2019）在《基于遗传模拟退火算法的柔性制造系统设备配置优化》一文中研究指出针对柔性制造系统多品种少批量生产模式,考虑规划期内产品零件需求约束及车间零件加工工艺路径可选的特点,建立了设备配置优化的0-1混合整数规划模型,并设计采用了遗传模拟退火算法求解。算法结合遗传算法的全局并行搜索特性及模拟退火算法的优良局部搜索能力,采用约束满足技术转换成目标函数值进行优化。实例结果表明模型实用性强且求解算法的收敛精度高、稳定性好。(本文来源于《现代制造工程》期刊2019年09期）
罗玉玲,欧阳雪,曹绿晨,丘森辉,廖志贤[4]（2019）在《遗传模拟退火算法和混沌系统的图像加密方法》一文中研究指出由于部分图像加密方法采用传统的置乱算法及低维混沌系统,从而会出现密钥空间较小、复杂度低等问题,导致算法易被选择明文攻击。因此,提出了一种结合遗传模拟退火算法与高维混沌系统的新型彩色图像加密算法,以获得更强的安全性能。首先使用遗传算法的选择、交叉操作来对明文图像进行处理;然后利用模拟退火算法生成的最优序列对图像进行置乱。通过这叁个操作可以使置乱图像的直方图达到均衡,从而可以抵抗统计攻击。为了增强图像各层的关联性,利用彩色图像交互的方法对置乱图像进行交互式变异操作。与传统的"置乱-扩散"加密框架相比,该方法不仅可以增加加密系统的复杂度,而且可以增强加密算法对明文图像的敏感性。实验结果和性能分析表明,所设计的加密方法具有大密钥空间、高安全性和对明文图像的高敏感性,可以抵抗常见的密码分析学攻击。(本文来源于《西安电子科技大学学报》期刊2019年05期）
王涛,吴林彦,张如伟,王琪,裴翦[5]（2019）在《遗传算法与模拟退火算法在FMS中的混合应用》一文中研究指出讨论了柔性制造系统(FMS)中的机械加载问题,问题的主要目标是使制造系统不平衡最小化,在诸如可用的加工时间和刀具槽等工艺约束条件下使系统吞吐量最大化。将遗传算法(GA)与模拟退火(SA)算法相结合,提出了一种高效的进化算法——GASA。使用5个样本数据集对GASA的性能进行了测试,并与其他文献提及的启发式算法进行了比较,研究了它们对解决方案质量的影响。为了评价所提出的进化启发式算法的性能,通过进行大量的计算实验,以表格和图表形式给出了结果。实验结果表示GASA在柔性制造系统的应用中性能更好。(本文来源于《制造业自动化》期刊2019年08期）
高天阳,虞慧群,范贵生[6]（2019）在《基于模拟退火遗传算法的云资源调度方法》一文中研究指出代理云是为用户从不同的云提供商中发现和挑选合适的云计算服务。随着应用系统的规模和复杂度的增加,如何选择最优的云服务,并在多个云服务提供商分散部署应用,有效地缓解供应商锁定问题成为代理云所面临的难题。本文提出了一种基于模拟退火遗传算法的云资源调度方法,主要解决在代理云系统上搜索满足应用服务质量(QoS)需求资源的问题。实验结果表明,本文算法相比传统遗传算法具有较快的收敛速度,在不影响解的精度的前提下,提高了算法效率。(本文来源于《华东理工大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
汪臻[7]（2019）在《基于遗传模拟退火算法的高速列车运行调整问题研究》一文中研究指出高铁因其快速、舒适、便捷的特点深受大众欢迎。但随着旅行速度的提升,人们对其稳定性、正点率提出了更高的要求。列车通常严格按照运行图规定的时刻运行,但列车在运行过程中难免会受各种因素影响偏离运行图而发生晚点。此时应及时通过调整使晚点列车尽快恢复正点运行,否则可能会引发大面积晚点,带来严重的安全隐患和经济损失。我国传统的列车运行调整由调度人员人工完成,该方式工作强度大,对调度人员专业素养要求高。列车运行调整属于大规模组合优化问题,参数众多,求解复杂,同时,高速铁路行车密集、速度快,正点率要求高,传统方法难以满足实时性要求,因此研究快速智能的自动列车运行调整很有必要。随着新技术的发展,近些年智能算法为该问题的研究提供了新的思路。本文以高速列车运行调整为研究对象,在前人研究基础上进行了以下研究。首先,对列车运行图进行数学描述,以此为建模基础。对列车运行调整过程中的各项约束条件进行数学描述,考虑列车等级和调整权重,确定了区段总加权到达晚点时间最小的目标函数,建立列车运行调整模型。之后,基于列车运行调整问题的特点,选择以遗传算法为基础,结合模拟退火算法,得到遗传模拟退火算法。该算法搜索能力全面,兼具两者的优点。本文结合具体列车运行调整问题,对遗传模拟退火算法进行了设计和实现,对求解过程中违反约束条件的情况设计了相应解决方法。为了验证遗传模拟退火算法的有效性并分析其性能,以京沪高铁实际列车运行时刻信息为算例,将遗传模拟退火算法的调整结果和遗传算法、仅区间加速运行方法的调整结果分别进行对比。最后,基于京沪高铁列控系统虚拟仿真实验平台,使用C#语言结合MySQL数据库,设计并编程实现了列车运行调整仿真系统。使用该系统,选择遗传模拟退火算法对两种不同的晚点情况进行列车运行调整,验证了遗传模拟退火算法求解不同晚点情况下列车运行调整问题的有效性,同时也对该系统的核心列车运行调整功能进行全面深入的验证本文的研究结果表明,遗传模拟退火算法能够对不同晚点情况下的列车运行调整问题进行有效求解,缓解列车的晚点状况。与遗传算法相比,该算法由于加入了模拟退火步骤,改善了局部搜索能力不足的缺点,增强了算法搜索的方向性,使其收敛速度更快,求解精度更高,表现为调整用时更短,总加权到达晚点时间值更小。本文编写的列车运行调整仿真系统,能够实现所有设计的功能,其核心列车运行调整功能对不同的晚点情况均有较好的调整效果。(本文来源于《北京交通大学》期刊2019-06-03）
蔡金祥,蔡金涛,袁建华,张震,陈庆[8]（2019）在《基于混合遗传算法与模拟退火算法的金属氧化物避雷器在线监测研究》一文中研究指出针对金属氧化物避雷器(MOA)的老化需对其实施在线监测的问题,提出了一种基于混合遗传算法与模拟退火算法的MOA老化监测算法。通过对此问题建立MOA模型,根据混合算法良好地模拟逼近效果,计算出k和C的值,以实施MOA老化在线监测。由于电力系统运行电压中存在许多谐波,这些谐波会在一定程度上影响算法求解的稳定性及准确性,因此采用Matlab仿真,仿真结果得出的泄漏电流拟合逼近实际需要测量的泄漏电流,判断该混合算法的拟合特性。对求解出的参数误差进行分析,得知所提算法具有很好的抗干扰性,可以有效地对MOA进行老化监测。(本文来源于《电力学报》期刊2019年03期）
王岚,李新华[9]（2019）在《基于改进遗传模拟退火算法的BP神经网络的畸变校正研究》一文中研究指出针对相机所采集的图像大多都存在畸变现象的问题,设计了基于改进遗传模拟退火算法的BP神经网络校正算法;该算法针对传统遗传算法易于收敛局部最优的问题,提出分段选择策略与随机抽样相结合的选择算子,自适应交叉与变异算子;在畸变校正中,该算法通过网络的输入输出建立理想点与畸变点的关系,使用改进的遗传模拟退火算法来优化神经网络中的阈值与权值,然后使用基于LM算法的BP神经网络进行局部优化,最后通过插值算法得到校正后的图像;实验表明,该算法能够较好的对图像进行畸变校正,同时与传统的BP神经网络算法相比精度更高,收敛速度更快。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2019年05期）
杨亚乐,金同标,殷进勇[10]（2019）在《一种基于遗传和模拟退火算法的云计算任务调度算法》一文中研究指出云计算环境中要处理大量的数据和计算任务,因此需要不断提高资源调度的效率、减少资源调度的成本,提出一种新的任务调度算法,该算法将局部搜索能力强的模拟退火算法引入到全局搜索能力强的遗传算法中,遗传算法得出的每一代最优解,将其作为模拟退火的初始解,在限定范围内寻找更优解,不断迭代,直到新算法外部循环结束时,求出任务调度全局最优解。仿真实验结果表明提出的算法在收敛速度和精度方面优于现有的任务调度算法,是一种有效的云计算任务调度算法。(本文来源于《工业控制计算机》期刊2019年05期）
遗传模拟退火论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对传统BP神经网络在函数拟合中收敛速度慢、精度低的缺点,提出一种改进遗传模拟退火算法优化的BP神经网络算法(IGSAA-BP).该算法首先根据进化中种群适应度的集中分散程度改进了自适应遗传算法的交叉和变异概率公式,使算法能够更加有效地避免陷入局部最优;然后根据旧种群和新种群中每个对应个体的进化程度提出一种改进的Metropolis准则,分情况修正新种群中的所有个体,增加种群个体的多样性,提高了算法的全局寻优能力.利用改进遗传模拟退火算法初始化BP神经网络的权阈值,并与GA-BP、IAGA-BP网络对比.实验表明,IGSAA不仅提高了BP网络的收敛速度,还有效地提高了网络的拟合能力,拟合精度提高了5%.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
遗传模拟退火论文参考文献
[1].谢欢,陈争光.遗传模拟退火算法在玉米秸秆纤维素含量检测中的应用[J].分析化学.2019
[2].郭彩杏,郭晓金,柏林江.改进遗传模拟退火算法优化BP算法研究[J].小型微型计算机系统.2019
[3].徐修立,陈浩杰,王巧玲,张剑.基于遗传模拟退火算法的柔性制造系统设备配置优化[J].现代制造工程.2019
[4].罗玉玲,欧阳雪,曹绿晨,丘森辉,廖志贤.遗传模拟退火算法和混沌系统的图像加密方法[J].西安电子科技大学学报.2019
[5].王涛,吴林彦,张如伟,王琪,裴翦.遗传算法与模拟退火算法在FMS中的混合应用[J].制造业自动化.2019
[6].高天阳,虞慧群,范贵生.基于模拟退火遗传算法的云资源调度方法[J].华东理工大学学报(自然科学版).2019
[7].汪臻.基于遗传模拟退火算法的高速列车运行调整问题研究[D].北京交通大学.2019
[8].蔡金祥,蔡金涛,袁建华,张震,陈庆.基于混合遗传算法与模拟退火算法的金属氧化物避雷器在线监测研究[J].电力学报.2019
[9].王岚,李新华.基于改进遗传模拟退火算法的BP神经网络的畸变校正研究[J].计算机测量与控制.2019
[10].杨亚乐,金同标,殷进勇.一种基于遗传和模拟退火算法的云计算任务调度算法[J].工业控制计算机.2019
标签：近红外光谱; 玉米秸秆; 纤维素; 联合区间偏最小二乘法;