导读:本文包含了模拟退火策略论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:遗传算法,模拟退火,压缩解空间,概率突跳性
模拟退火策略论文文献综述
于兆敏[1]（2019）在《基于遗传模拟退火策略的霍普菲尔德神经网络求解TSP问题》一文中研究指出针对霍普菲尔德(Hopfield)神经网络在求解旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)中出现大量局部极小解问题,利用遗传算法的并行搜索优势和模拟退火算法的局部寻优优势,使用遗传模拟策略合理改进Hopfield神经网络的能量函数、固定出发城市以及压缩解空间,构造出一种求解TSP问题的新算法。实验结果表明:这种混合算法明显优于经典Hopfield神经网络,具有收敛速度快,迭代次数少等优点,且能在很大程度上避免经典Hopfield神经网络优化易陷入局部最优的缺陷。(本文来源于《中国水运(下半月)》期刊2019年04期）
王现磊,郝文宁,陈刚,余晓晗[2]（2019）在《基于模拟退火策略的Sarsa强化学习方法》一文中研究指出针对传统强化学习算法(如Sarsa算法)收敛速度缓慢的问题,提出了基于模拟退火策略的Sarsa(SA-Sarsa)算法。在策略选择上使用模拟退火策略替代ε-greedy策略,利用退火速率控制算法的收敛速度,有效克服了Sarsa算法直接通过随机数与贪婪值比较选择策略而导致的陷入局部最优解的问题,达到了保证最优解、提高收敛速度的目的。通过迷宫的路径规划问题仿真,将SA-Sarsa算法与Q-Learning和Sarsa两种传统算法进行了对比,实验表明,SA-Sarsa学习算法在取得同等最优解下探索效率高且收敛速度更快。(本文来源于《计算机仿真》期刊2019年04期）
张虹,熊静,黄晓丹,尤阔阔,张文成[3]（2019）在《基于模拟退火算法的单机场地面等待优化策略》一文中研究指出随着航空运输需求的不断增加,导致各大机场时隙资源紧张,很多航班不能按时降落,只能在空中排队等待降落。文章研究了基于模拟退火算法的单机场地面等待优化策略,将空中等待策略转变为地面等待策略,让未起飞航班在原机场等待避开高峰期并对时隙进行重新分配。这不仅可以极大的减少航空公司延误损失,还可以提高安全性。最后利用真实数据在Python中仿真测试得出结果并和RBS算法进行对比,最终结果表明,使用模拟退火算法相对RBS算法可以减少航空公司延误损失的27.9%。(本文来源于《计算机时代》期刊2019年03期）
唐海波,林煜明,李优,蔡国永[4]（2018）在《基于模拟退火与贪心策略的平衡聚类算法》一文中研究指出针对现实应用通常要求聚类的结果相对平衡的问题,提出了一种基于模拟退火与贪心策略的平衡聚类算法(BCSG),该算法包括基于模拟退火的初始点选择算法(SACI)与基于贪心策略的平衡聚类算法(BCGS)2个步骤,以提高平衡聚类算法的聚类效果与时间性能。首先基于模拟退火在数据集中快速定位出K个合适的数据点作为平衡聚类初始点,然后每个中心点分阶段贪婪地将距离其最近的数据点加入簇中直至达到簇规模上限。在6个UCI真实数据集与2个公开图像数据集上进行的聚类对比实验结果表明:在簇数目较大时相比Fuzzy C-Means聚类结果平衡度最高提升了50%以上;聚类结果的准确率相比Balanced K-Means、BCLS两个表现较好的算法平均提高了8个百分点;算法时间复杂度也更低,在较大规模的数据集上运行时间比Balanced K-Means最高减少了近40%。实验结果表明BCSG具有更佳的聚类效果和时间性能。(本文来源于《计算机应用》期刊2018年11期）
张慕雪,张达敏,杨菊蜻,朱陈柔玲[5]（2018）在《基于捕食搜索策略的模拟退火优化算法》一文中研究指出针对传统模拟退火算法初始温度和降温函数难以确定以及接收劣质解同时容易遗失当前最优解等缺陷,将禁忌搜索算法的禁忌表功能引入SA算法,避免遗失最优解和对某个解进行多次重复搜索;根据函数的复杂程度确定初始温度,并定义新的降温函数,提高算法的搜索效率和精度;引入捕食搜索策略,平衡算法搜索能力和开发能力,避免陷入局部最优。通过对五个典型的基准测试函数的仿真表明,改进算法具有较强的全局搜索能力,同时寻优精度和收敛速度比原算法也有较大的提高。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2018年09期）
余翔,张海波,杨路[6]（2017）在《混合D2D蜂窝网络中基于模拟退火算法的资源调度策略》一文中研究指出D2D通信是未来5G网络中一种近距离直通通信方式,在通信过程中,信息直接由发送端传给接收用户,而不需要经过基站的转发。在传统蜂窝网络中引入D2D通信可以极大地提升系统的总吞吐量、增大频谱资源的利用率以及降低发射终端的功耗。主要介绍了一种适用于混合D2D蜂窝网络中的资源分配方法,通过拉格朗日乘子法结合模拟退火算法实现频谱资源的分配,提出一种同时考虑信道容量和能耗的基于模拟退火算法的资源调度策略。本算法在维也纳仿真平台上经仿真验证,相比于传统贪婪优化算法,可以明显增大系统总吞吐量和频谱资源利用率。另外,算法中采用了分布式资源调度方法,D2D用户根据算法步骤自行搜索适合的目标信道并计算其发射功率,可以有效减少基站的信令开销。(本文来源于《电信科学》期刊2017年04期）
刘威,姚华建[7]（2016）在《基于模拟退火方法的有限断层反演策略研究》一文中研究指出有限断层是一种描述地震震源破裂过程的运动学模型[1,2],它将地震破裂的断层面划分成许多个规则的子断层,这些子断层共同描述了断层面上的滑移分布和滑移持续时间。有限断层模型有助于更好地了解地震破裂的时空过程,目前已在地震震源的研究中得到了广泛的应用。利用地震波形和(或)大地测量等数据来确定出地震破裂的有限断层模型的方法,就是有限断层反演方法。通常的有限断层反演方法都是在时间域或者频率域中进行的,这类方法或多或少都侧重于单独分析数据的时间(本文来源于《2016中国地球科学联合学术年会论文集（二十五）——专题48：地震震源物理研究进展、专题49：利用人工震源探测地下介质结构及其变化》期刊2016-10-15）
宁德圣,曾光,雷莉,许曦[8]（2016）在《基于模拟退火算法的改进型退火策略研究》一文中研究指出研究模拟退火算法中的降温策略,将一种类似于多普勒效应型温度递减曲线作为退火降温曲线,有效避免了传统模拟退火算法极易陷入局部极小值的缺陷。通过增加记忆功能使搜索全局最优解的质量得到提高。最后,利用这种新的算法对TSP问题进行了数值模拟,实验结果表明,该降温策略的性能确实优于传统降温策略。(本文来源于《东华理工大学学报(自然科学版)》期刊2016年03期）
龙柏君,欧龙,向汝建,李国会[9]（2016）在《利用模拟退火优化快速反射镜控制策略》一文中研究指出由于快速反射镜(FSM)系统在不同应用场合下需要不同有效带宽和闭环带宽,本文基于压电FSM控制系统建立系统模型,通过分析系统光轴抖动情况,对FSM控制算法进行了优化。首先,测得系统闭环Bode图,利用模拟退火算法求取系统传递函数;然后,结合辨识模型与模拟退火算法,提出了一种满足不同应用场合的全局最优PID控制器。最后,通过阶跃响应测试验证辨识模型的正确性,通过闭环实验测试验证最优控制器的有效性。结果表明,辨识模型与实际系统在中低频段符合得很好,阶跃响应曲线基本一致。采用最优控制器控制的系统有效带宽为35 Hz,闭环带宽为70Hz,跟踪精度提高了47%,基本满足当前实验环境下对FSM性能的要求。提出的系统显示良好的低频跟随能力和高频干扰抑制能力,跟踪精度高,器件损耗小。(本文来源于《光学精密工程》期刊2016年09期）
王丰雪,陈家琪[10]（2016）在《一种结合模拟退火和贪心策略的社团识别算法》一文中研究指出为了提高复杂网络社团识别的精度和速度,文中结合模拟退火和贪心策略识别社团结构的优势,提出一种新的社团识别算法。该算法利用贪心策略引导模拟退火搜索最优解过程中单个结点的无规则盲目移动,消除了大量无效移动,在搜索到全局最优解的情况下,将搜索时间大幅缩减。实验表明,SAGA具有强大的搜索能力和较快的模拟退火执行速度,可获得较高的模块度,达到较为准确的社团分割,且具有一定的应用价值。(本文来源于《电子科技》期刊2016年02期）
模拟退火策略论文开题报告
（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：
针对传统强化学习算法(如Sarsa算法)收敛速度缓慢的问题,提出了基于模拟退火策略的Sarsa(SA-Sarsa)算法。在策略选择上使用模拟退火策略替代ε-greedy策略,利用退火速率控制算法的收敛速度,有效克服了Sarsa算法直接通过随机数与贪婪值比较选择策略而导致的陷入局部最优解的问题,达到了保证最优解、提高收敛速度的目的。通过迷宫的路径规划问题仿真,将SA-Sarsa算法与Q-Learning和Sarsa两种传统算法进行了对比,实验表明,SA-Sarsa学习算法在取得同等最优解下探索效率高且收敛速度更快。
（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。
模拟退火策略论文参考文献
[1].于兆敏.基于遗传模拟退火策略的霍普菲尔德神经网络求解TSP问题[J].中国水运(下半月).2019
[2].王现磊,郝文宁,陈刚,余晓晗.基于模拟退火策略的Sarsa强化学习方法[J].计算机仿真.2019
[3].张虹,熊静,黄晓丹,尤阔阔,张文成.基于模拟退火算法的单机场地面等待优化策略[J].计算机时代.2019
[4].唐海波,林煜明,李优,蔡国永.基于模拟退火与贪心策略的平衡聚类算法[J].计算机应用.2018
[5].张慕雪,张达敏,杨菊蜻,朱陈柔玲.基于捕食搜索策略的模拟退火优化算法[J].计算机应用研究.2018
[6].余翔,张海波,杨路.混合D2D蜂窝网络中基于模拟退火算法的资源调度策略[J].电信科学.2017
[7].刘威,姚华建.基于模拟退火方法的有限断层反演策略研究[C].2016中国地球科学联合学术年会论文集（二十五）——专题48：地震震源物理研究进展、专题49：利用人工震源探测地下介质结构及其变化.2016
[8].宁德圣,曾光,雷莉,许曦.基于模拟退火算法的改进型退火策略研究[J].东华理工大学学报(自然科学版).2016
[9].龙柏君,欧龙,向汝建,李国会.利用模拟退火优化快速反射镜控制策略[J].光学精密工程.2016
[10].王丰雪,陈家琪.一种结合模拟退火和贪心策略的社团识别算法[J].电子科技.2016