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基于模拟退火算法优化的BP神经网络预测模型 下载：79 浏览：480

蒋美云 《软件工程研究》 2018年11期

摘要:
神经网络算法是深度学习研究的重点,遗传算法是一种自适应优化搜索算法,模拟退火算法是寻找最优解的算法,本文主要分析了神经网络,遗传算法和模拟退火算法的特点和缺陷,研究BP神经网络和遗传模拟退火算法相结合的技术,从发挥算法的优点基础上,提出了一个基于模拟退火遗传算法的BP神经网络模型,并应用于某观影俱乐部,作为新电影上映预测和用户推荐,实验结果表明:该算法在收敛性和准确率上都有较好的效果。

模拟退火算法在战场频率资源分配中的应用 下载：93 浏览：503

于江1 贺赛飞1 张凤霞1 肖创创1 周化鹏1 辛俊涛2 《无线电研究》 2018年2期

摘要:
为有效利用战场电磁频谱资源,在介绍模拟退火算法基本原理的基础上,提出了一种启发式战场频率分配方法。该方法通过改进传统模拟退火算法来实现频率分配的特殊用途,并借助代价函数对生成的频率分配方案进行质量评估。仿真结果表明,该方法能在一定程度上提高频谱资源的使用效率,可为从事频谱管理等相关行业的技术人员提供参考。

汽车零部件三维装载问题研究 下载：47 浏览：429

林永昊1 姚明山2 赵磊1,3 朱道立1,3 《管理与科学》 2018年5期

摘要:
汽车零部件三维装载问题,是汽车零部件入厂物流中复杂且重要的一个问题。问题需要考虑待运零部件的堆叠规则、单箱承重等现实约束,较理论上的三维装箱问题更为复杂。本文针对这一问题,设计了一种基于装载块序列的混合模拟退火算法。算法通过基于装载块序列的启发式构造算法生成初始装载方案,再以模拟退火过程调整装载序列优化装载方案。最后,选取上海某汽车物流企业的实际运营数据进行测试,测试结果表明本文算法能有效解决生产实际中的汽车零部件三维装载问题,提高车辆装载率。

DOE二阶量化优化算法 下载：58 浏览：433

刘欣1 吕国强2 李军军2 冯奇斌3 《光电子进展》 2019年1期

摘要:
分析了二阶量化产生的误差,提出了一种基于模拟退火算法的优化算法,对二阶量化的相位数据进行优化,改善其输出光场,减小二阶量化带来的误差。仿真结果表明:优化过后DOE输出光场的不均匀性由41.92%降至23.18%,误差函数由28.74%降至20.47%,可见提出的算法在减小DOE二阶量化误差方面具有一定的应用价值。
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