模拟退火粒子群与小波的地基沉降预测应用

针对粒子群优化算法易陷入局部极小值问题,改进学习因子使其自适应调整,并与具有良好全局搜索能力的模拟退火算法结合,充分利用两种算法各自的优点,同时结合小波分析去噪,优化神经网络参数,对地基累计沉降数据进行预测,并与标准粒子群优化算法做了对比,实验表明两种方法的结合具有良好的全局和局部搜索能力,预测精度高。     

框标与影像叠置时的自适应内定向算法

虽然自动内定向在过去的几年是研究的热点问题，但是针对P31这类近景相机的影像进行自动内定向还存在一些问题，主要原因在于P31影像的框标叠置在景物上。认为自动内定向可以看做一个全局影像匹配问题，分两步进行。首先，用模板匹配和Hough变换在影像上提取可能的框标点，然后用软对应和确定性退火结合仿射变换得到惟一的框标位置。试验和结果分析说明，利用本文方法，可以惟一确定框标，并发现严重的粗差。同时提出自动确定最小的框标搜索区域的方法。     

基于多参量的模拟退火全局优化傅里叶有限差分算子

傅里叶有限差分法(FFD)能够处理复杂地质构造中的波传播问题,但对陡倾角成像仍有明显的误差.优化参数的方法能够在保持计算效率的前提下进一步提高陡倾角的成像精度.本文在有理近似的基础上,将FFD算子展开式中的常系数由两个拓展为四个,然后采用模拟退火算法对这四个参数进行全局优化.本方法除了考虑速度对比度以外,还考虑了频率和延拓步长等参量的影响.理论误差分析和脉冲响应测试均表明该方法能极大地提高FFD算子的精确传播角度.二维SEG/EAGE盐丘模型实验表明本文方法对陡倾角以及盐下构造的成像精度明显高于未优化的FFD法.将本文的方法与交替方向加插值的方法结合应用于三维脉冲响应测试更进一步证实了本文方法的有效性.     

网袖扭转及其排除的模拟试验

网袖扭转是单拖渔轮用网囊引纲船舷一侧起网时有发生的现象。本模拟试验,可清楚地观察到网袖扭转的角度、方向,从而采取安全、简便快捷的方法排除。操作:面向船尾,右舷收网的顺时针方向扭转一周,左舷收网的逆时针方向扭转一周,排除时连接着网囊引纲一侧的网袖和混含纲保持不动,解开连接另一网袖叉纲一端的混合纲,顺其向绕另一混合纲一周并接回原处,网袖扭转便排除。     

模拟退火机制下优化离散粒子群的端元提取算法

针对离散粒子群优化(Discrete Particle Swarm Optimization,DPSO)端元提取算法初始种群质量差、收敛性能低且易于陷入局部最优,本文将模拟退火算法引入到DPSO的不同阶段,模拟退火算法能以一定的概率接受和舍弃新状态,使种群内粒子渐趋有序、达到平衡,收敛到全局最优,有效避免了搜索陷入局部最优。因此,该算法不仅保持了DPSO的全局组合优化特点,克服了初始种群质量差、易陷入局部最优等缺点,而且还提高了收敛速度和端元提取精度。     

多导体柱微波成像的连续编码遗传算法

提出一种能同时重建多个二维良导体目标外形轮廓的新方法——连续编码遗传算法．将目标的横截面轮廓近似表达为三角级数形式,由边界条件得到一积分方程组,在此基础上将成像问题转化为约束优化问题,级数的各项系数为待优化量．积分方程组为约束条件,目标函数定义为实际测量的散射场与反演过程中得到的散射场之间的相对误差函数．采用连续编码遗传算法求解,优化过程通过选择、交叉、变异等遗传操作的选代而实现,待优化目标函数进行线性变换并采用模拟退火原理确定目标后表达为适应度函数,采用联赛选择与比例选择相结合的选择机制和单点交叉方式,变异操作通过对基因施加微小随机扰动实现．上一代中适应度最高的个体直接保留．数值模拟反演实验验证了方法的有效性．与其他反演方法相比,本法具有简单、通用、鲁棒性强等特点．     

位错模式反演的算法研究

综述了大地测量反演算法的发展状况，详细介绍了模拟退火，随机耗费和区间算法等3种优化方法，并基于位错模式，采用模拟的重力测量观测数据，比较了3种算法的反演效果，结果表明：模拟退火法优于随机耗费法，而区间算法的可靠性又优于模拟退火法，区间算法是最可靠的反演方法。     

BPSA混合策略在GPS高程拟合中的应用

针对误差反向传播(BP)算法训练速度慢和易于陷入局部最小值的缺点,利用BP算法监督学习特点,模拟退火算法(SA)在局部极小处的概率突变性,有效结合BP和SA算法,提出一种BPSA混合学习策略。将其应用于GPS高程拟合,并以实例验证了该算法的有效性。     

基于模拟退火算法的自动地图注记配置研究

本文将求解大规模组合优化问题最优解的一种新型算法模拟退火算法应用于地图注记的自动配置。该算法将地图各要素注记的配置作为一个统一的整体来对待,从而避免了一般局部搜索法可能终止于一个局部最优解的缺点,这样可使自动注记配置的结果更趋合理化。用模拟退火算法进行注记自动配置,理论体系完整,机理简单,通用性强,编程容易,而且与一般局部搜索法相比,超常规注记配置出现的数目大大降低,其缺点在于配置速度较慢