2) particle swarm algorithm based on simulated annealing(SAPSO)
模拟退火粒子群算法
1.
To solve the facility layout problem,a new particle swarm algorithm based on simulated annealing(SAPSO) was formulated.
为解决设备布局这一典型的非多项式(non-polynomial,NP)难题,提出了一种新的模拟退火粒子群算法,该算法将粒子群算法与模拟退火方法有机结合,在保留粒子群算法具有收敛速度快等优点的同时,增强了算法的全局搜索能力。
3) simulated annealing algorithm
模拟退火算法
1.
Intelligent optimization method for coal blending based on neural network and simulated annealing algorithm;
基于神经网络和模拟退火算法的配煤智能优化方法
2.
Application of simulated annealing algorithm in optimization of rubber formulation;
模拟退火算法在橡胶配方优化设计中的应用
3.
Study of optimization of nutritional diet based on simulated annealing algorithm;
基于模拟退火算法营养膳食优选的研究
4) Simulated Annealing
模拟退火算法
1.
Calibrating workpiece position based on simulated annealing;
基于模拟退火算法的工件位置标定
2.
Constraint guidance simulated annealing (CGSA) algorithm for optimal scheduling of industrial ferment production;
发酵过程调度问题的约束指导模拟退火算法
3.
Three-dimensional aerodynamic optimization design method using simulated annealing and response surface model;
基于模拟退火算法与响应面模型的三维气动优化设计方法
5) simulated annealing algorithms
模拟退火算法
1.
Research on BP Algorithm Based on Genetic Algorithms and Simulated Annealing Algorithms;
基于遗传模拟退火算法的BP算法研究
2.
Based on the study of simulated annealing algorithms,simulated annealing algorithms are improved.
在研究模拟退火算法的基础上,将模拟退火算法进行改进,采用Ackley函数验证改进的效果。
3.
Hence, a simulated annealing technology was introduced based on the existing network planning algorithm and the mixed genetic simulated annealing algorithms were proposed.
在求解电网规划问题时，基于遗传算法在电网规划计算中可能陷入局部收敛而无法达到全局最优，本文引入模拟退火技术，并提出了混合遗传－模拟退火算法。
6) simulation annealing algorithm
模拟退火算法
1.
Application of simulation annealing algorithm in calculation of relative permeability from unsteady-state displacement experimental data;
模拟退火算法在基于非稳态驱替实验的相对渗透率计算中的应用
2.
Application of nerve network model based on simulation annealing algorithm in flood disaster damage analysis;
基于模拟退火算法的神经网络模型在洪灾易损性分析中的应用
3.
The new methods of the sample test based on land-value regression model is brought forward, in which local search algorithm and simulation annealing algorithm are given to realize the reasonable test, and some examples are illustrated to prove the methods compared with the traditional sampling inspection.
阐述了样本地价与土地级别具有相关性的空间特性 ,分析了基准地价评估中传统样本检验方法存在的不足 ,提出了基于回归分析模型的样本检验方法 ,在此基础上设计了局部搜索算法和模拟退火算法以实现样本的合理检验 ,并通过实例进行了验证 。
补充资料：模拟退火算法
分子式：
CAS号：
性质： 一种随机优化算法，它以自然界的退火过程作为模拟对象，以求得全局最优。它在寻优过程是以一种概率形式来保留多个最优点，以使得该算法可跳出局部最优点。可以证明，只要计算时间足够长，模拟退火算法总可以找到全局最优解。由于化学化工研究中经常存在着局部最优的问题，故近年来模拟退火算法在化学化工研究中得到了广泛的应用。
CAS号：
性质： 一种随机优化算法，它以自然界的退火过程作为模拟对象，以求得全局最优。它在寻优过程是以一种概率形式来保留多个最优点，以使得该算法可跳出局部最优点。可以证明，只要计算时间足够长，模拟退火算法总可以找到全局最优解。由于化学化工研究中经常存在着局部最优的问题，故近年来模拟退火算法在化学化工研究中得到了广泛的应用。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条