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Hybrid genetic simulated annealing algorithm for agile Earth observation satellite scheduling considering cloud cover distribution 认领 引用
1
作者 SUN Haiquan WANG Zhilong +1 位作者 HU Xiaoxuan XIA Wei 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE CSCD 2025年第6期1595-1612,共18页
Agile earth observation satellites(AEOSs)represent a new generation of satellites with three degrees of freedom(pitch,roll,and yaw);they possess a long visible time window(VTW)for ground targets and support imaging at... Agile earth observation satellites(AEOSs)represent a new generation of satellites with three degrees of freedom(pitch,roll,and yaw);they possess a long visible time window(VTW)for ground targets and support imaging at any moment within the VTW.However,different observation times demonstrate different cloud cover distributions,which exhibit different effects on the AEOS observation.Previous studies ignored pitch angles,discretized VTWs,or fixed cloud cover for every VTW,which led to the loss of intermediate observation states,thus these studies are not suitable for AEOS scheduling considering cloud cover distribution.In this study,a relationship formula between the cloud cover and observation time is proposed to calculate the cloud cover for every observation time,and a relationship formula between the observation time and pitch angle is designed to calculate the pitch angle for every observation time in the VTW.A refined model including the pitch angle,roll angle,and cloud cover distribution is established,which can make the scheme closer to the actual application of AEOSs.A hybrid genetic simulated annealing(HGSA)algorithm for AEOS scheduling is proposed,which integrates the advantages of genetic and simulated annealing algorithms and can effectively avoid falling into a local optimal solution.The experiments are conducted to compare the proposed algorithm with the traditional algorithms,the results verify that the proposed model and algorithm are efficient and effective for AEOS scheduling considering cloud cover distribution. 展开更多
关键词 agile Earth observation satellite cloud cover distribution hybrid genetic simulated annealing algorithm
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Integrated classification method of tight sandstone reservoir based on principal component analysise simulated annealing genetic algorithmefuzzy cluster means 认领 引用 被引量：4
2
作者 Bo-Han Wu Ran-Hong Xie +3 位作者 Li-Zhi Xiao Jiang-Feng Guo Guo-Wen Jin Jian-Wei Fu 《Petroleum Science》 SCIE EI CAS CSCD 2023年第5期2747-2758,共12页
In this research,an integrated classification method based on principal component analysis-simulated annealing genetic algorithm-fuzzy cluster means(PCA-SAGA-FCM)was proposed for the unsupervised classification of tig... In this research,an integrated classification method based on principal component analysis-simulated annealing genetic algorithm-fuzzy cluster means(PCA-SAGA-FCM)was proposed for the unsupervised classification of tight sandstone reservoirs which lack the prior information and core experiments.A variety of evaluation parameters were selected,including lithology characteristic parameters,poro-permeability quality characteristic parameters,engineering quality characteristic parameters,and pore structure characteristic parameters.The PCA was used to reduce the dimension of the evaluation pa-rameters,and the low-dimensional data was used as input.The unsupervised reservoir classification of tight sandstone reservoir was carried out by the SAGA-FCM,the characteristics of reservoir at different categories were analyzed and compared with the lithological profiles.The analysis results of numerical simulation and actual logging data show that:1)compared with FCM algorithm,SAGA-FCM has stronger stability and higher accuracy;2)the proposed method can cluster the reservoir flexibly and effectively according to the degree of membership;3)the results of reservoir integrated classification match well with the lithologic profle,which demonstrates the reliability of the classification method. 展开更多
关键词 Tight sandstone Integrated reservoir classification Principal component analysis Simulated annealing genetic algorithm Fuzzy cluster means
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Using genetic/simulated annealing algorithm to solve disassembly sequence planning 认领 引用 被引量：6
3
作者 Wu Hao Zuo Hongfu 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI 2009年第4期906-912,共7页
Disassembly sequence planning(DSP)plays a significant role in maintenance planning of the aircraft.It is used during the design stage for the analysis of maintainability of the aircraft.To solve product disassembly se... Disassembly sequence planning(DSP)plays a significant role in maintenance planning of the aircraft.It is used during the design stage for the analysis of maintainability of the aircraft.To solve product disassembly sequence planning problems efficiently,a product disassembly hybrid graph model,which describes the connection,non-connection and precedence relationships between the product parts,is established based on the characteristic of disassembly.Farther,the optimization model is provided to optimize disassembly sequence.And the solution methodology based on the genetic/simulated annealing algorithm with binaxy-tree algorithm is given.Finally,an example is analyzed in detail,and the result shows that the model is correct and efficient. 展开更多
关键词 disassembly sequence planning disassembly hybrid graph connection matrix precedence matrix binary-tree algorithms simulated annealing algorithm genetic algorithm.
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基于SA-PSO算法的挖掘机操作臂时间最优轨迹规划 认领 引用 被引量：1
4
作者 张韵悦 赵志诚 +2 位作者 杨凯 张宇 杨江涛 《机械传动》 北大核心 2026年第7期85-93,共9页
【目的】针对利用单一智能算法优化作业轨迹时存在的运行不稳定、优化效率低和陷入局部最优等问题,将模拟退火和粒子群优化(Simulated Annealing and Particle Swarm Optimization,SA-PSO)算法相结合,对挖掘机操作臂的挖掘任务轨迹进行... 【目的】针对利用单一智能算法优化作业轨迹时存在的运行不稳定、优化效率低和陷入局部最优等问题,将模拟退火和粒子群优化(Simulated Annealing and Particle Swarm Optimization,SA-PSO)算法相结合,对挖掘机操作臂的挖掘任务轨迹进行最优时间规划。【方法】首先,在Denavit-Hartenberg坐标系下,构造挖掘机操作臂的机构简图,建立其运动学模型;其次,采用4-3-3-3-4分段多项式进行插值,在关节速度和加速度约束下,通过SA-PSO算法对高效率挖掘任务轨迹进行优化;再次,在同一作业任务下,将差分进化(Differential Evolution,DE)算法和粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法依次用于求取时间最优轨迹;最后,为了验证规划轨迹的可行性,将优化结果代入实物进行验证。【结果】试验结果表明,混合算法求得的最优时间轨迹作业效率更短、冲击最小,可有效减少对各关节液压缸的磨损;同时,混合算法求取最优轨迹所用时长最短,有助于提高挖掘机操作臂在实际工程作业的实时性。实物验证结果表明,优化的轨迹可实现挖掘机操作臂的高效率、平稳作业。 展开更多
关键词 挖掘机操作臂 时间最优 SA-PSO算法 轨迹规划 分段多项式
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Usage of Simulated Annealing Algorithm in Design of Optical Thin Film 认领 引用 被引量：1
5
作者 王文梁 戎晓红 《Journal of Shanghai Jiaotong university(Science)》 EI 2011年第3期372-374,共3页
Simulated annealing algorithm is a mathematic model,which imitates the physical process of annealing. And optical thin film is widely used in many industry.Its design is difficult and can be regarded as an optimizatio... Simulated annealing algorithm is a mathematic model,which imitates the physical process of annealing. And optical thin film is widely used in many industry.Its design is difficult and can be regarded as an optimization problem.In this paper,we use the simulated annealing algorithm to design an edge filter,which is composed of 20 dielectric thin film layers with TiO2 and SiO2.The simulated annealing algorithm is a very robust algorithm for optical thin film design. 展开更多
关键词 simulated annealing algorithm optical thin film edge filter
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基于SPEA2-SA算法的锂电池云边协同储能系统优化配置 认领 引用 被引量：1
6
作者 吕云鹏 兰叶深 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第3期514-524,共11页
综合考虑锂电池储能系统优化配置方案及运行策略,提出一种兼顾经济性及可靠性的锂电池云边协同储能系统优化配置模型。首先,以锂电池云边协同储能成本、储能系统释放电能的收益及电网可靠性为目标函数建立数学模型。在此基础上,考虑配... 综合考虑锂电池储能系统优化配置方案及运行策略,提出一种兼顾经济性及可靠性的锂电池云边协同储能系统优化配置模型。首先,以锂电池云边协同储能成本、储能系统释放电能的收益及电网可靠性为目标函数建立数学模型。在此基础上,考虑配电网及储能系统两方面约束条件,对锂电池云边协同储能系统进行优化设计,提高光伏等可再生能源消纳能力,提升电力系统稳定性;其次,采用SPEA2-SA算法对多目标模型进行求解,找寻锂电池云边协同储能系统多目标情形下的最优解,克服电网功率波动问题,获得储能系统最优配置运行方案;最后,采用上述研究模型及算法,以IEEE-33节点模型针对锂电池云边协同储能系统的有效性展开仿真实验。算例仿真结果表明,SPEA2-SA算法优化下的锂电池云边协同储能系统优化配置方案能在显著降低运行成本的同时有效提高光伏电网的运行稳定性,从而验证SPEA2-SA算法的优良性及有效性。 展开更多
关键词 锂电池 电池储能 可靠性 经济性 云边协同 SPEA2-SA算法
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基于改进PSO-SAGA的电网企业投资效益优化模型 认领 引用
7
作者 韩立芝 刘明红 +2 位作者 柏广宇 刘灵爽 那崇正 《控制工程》 CSCD 北大核心 2026年第2期362-370,共9页
为实现准确合理的电网企业投资预测,提高投资综合效益,提出一种投资效益优化模型。通过灰色关联度法确定电企投资要素,利用萤火虫算法改进支持向量机计算需求规模。基于现金流量平衡理论,设计投资能力测算模型。通过模糊综合评价法与模... 为实现准确合理的电网企业投资预测,提高投资综合效益,提出一种投资效益优化模型。通过灰色关联度法确定电企投资要素,利用萤火虫算法改进支持向量机计算需求规模。基于现金流量平衡理论,设计投资能力测算模型。通过模糊综合评价法与模拟退火遗传算法,优化电气项目投资组合。结果表明,在2017年至2022年期间,所提出的优化模型较同类模型对电气投资预测的准确度更高,其相对误差仅为2.31%。投资项目与投资额分别减少11个与102 914元,项目综合效益增长了10 930元。该优化模型能精确预测电网投资能力,其优化结果对实现投资效益最大化具有重要的理论价值。 展开更多
关键词 电网企业 投资预测 萤火虫算法 退火遗传算法 模糊综合评价法
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基于SAA-GRNN优化模型的厚松散层条件下概率积分法参数求解 认领 引用
8
作者 张建国 王文唱 +2 位作者 任连伟 邹友峰 顿志林 《中国安全科学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第5期18-26,共9页
为解决现有方法在求取厚松散层条件下采空区地表变形预测的概率积分法(PIM)参数时存在精度不高与适配性不足的问题,选取36组采煤工作面地表移动实测数据,通过系统聚类分析(HCA)、熵权法(EWM)及灰色关联度(GRD)分析,筛选采矿地质条件的... 为解决现有方法在求取厚松散层条件下采空区地表变形预测的概率积分法(PIM)参数时存在精度不高与适配性不足的问题,选取36组采煤工作面地表移动实测数据,通过系统聚类分析(HCA)、熵权法(EWM)及灰色关联度(GRD)分析,筛选采矿地质条件的核心指标,进而融合K折交叉验证和模拟退火算法(SAA)邻域扰动策略优化广义回归神经网络(GRNN)模型,构建SAA-GRNN优化模型,用于求取PIM参数,并以济宁地区45组厚松散层采煤工作面数据开展实例分析。结果表明:7项采矿地质条件指标可划分为3类,经筛选后得到开采厚度M、煤层倾角α、开采深度H、走向采动程度D3/H和松散层厚度h共5项核心输入指标;SAA-GRNN优化模型的均方误差最大值不超过0.1904,平均绝对误差最大值控制在0.1339,平均绝对百分比误差最大值为0.1536,R2值总体控制在0.8以上;同等条件下较误差反向传播(BP)神经网络模型和GRNN模型,求解误差均大幅度下降。 展开更多
关键词 模拟退火算法(SAA) 广义回归神经网络(GRNN) 厚松散层 概率积分法(PIM) 参数求解
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基于改进SA算法的校园无人机物流路径优化 认领 引用
9
作者 黄晋 高震 +1 位作者 赵隆懿 李欣洋 《舰船电子工程》 2026年第6期71-74,119,共4页
随着无人机技术的快速发展,校园物流无人机成为提高校园物流效率和减少人力成本的有效途径,论文提出了一种基于改进SA算法的校园物流无人机同时取送货路径规划方法,通过引入历史最优解besty和划分温区作为改进搜索全局最优解,旨在优化... 随着无人机技术的快速发展,校园物流无人机成为提高校园物流效率和减少人力成本的有效途径,论文提出了一种基于改进SA算法的校园物流无人机同时取送货路径规划方法,通过引入历史最优解besty和划分温区作为改进搜索全局最优解,旨在优化无人机路径规划的效率。通过仿真实验结果表明,改进后的算法不仅能明显提高规划效率而且能够有效地对无人机配送路径长度进行优化。 展开更多
关键词 校园物流 无人机 同时取送货 路径规划 改进模拟退火算法
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基于BP-SA优化算法的SWMM高精度参数率定 认领 引用
10
作者 康得军 林益贤 +2 位作者 林男津 赖李保壹 赵颖 《中国给水排水》 CAS CSCD 北大核心 2026年第13期130-136,共7页
在雨洪管理模型(SWMM)构建中,参数率定是确保模型模拟精度与可靠性的关键环节。但传统参数率定方法因参数复杂、不确定性高和计算效率低,难以获取全局最优解。为此,提出了融合反向传播(BP)神经网络与模拟退火算法的混合优化算法。首先,... 在雨洪管理模型(SWMM)构建中,参数率定是确保模型模拟精度与可靠性的关键环节。但传统参数率定方法因参数复杂、不确定性高和计算效率低,难以获取全局最优解。为此,提出了融合反向传播(BP)神经网络与模拟退火算法的混合优化算法。首先,用修正的Morris筛选法筛选出对径流峰值及总量敏感的水文水力参数,降低率定时的参数空间维度;其次,利用BP神经网络快速预测不同参数组合下的模拟结果,显著减少计算成本;最后,引入模拟退火算法,借助Metropolis准则与温度衰减机制,有效平衡全局探索与局部开发能力。实验结果表明,该方法在不同降雨重现期下均表现出高精度且具有优异的适应性,综合径流系数率定误差在0.1%左右,纳什效率系数率定至0.99以上,可为复杂城市雨洪模型的自动化率定提供可靠的技术路径。 展开更多
关键词 雨洪管理模型(SWMM) 参数率定 反向传播(BP)神经网络 模拟退火算法
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基于SA算法的云平台接口标准化数据分类仿真 认领 引用
11
作者 张晓亮 窦祎楠 +1 位作者 吴雪薇 闫梅 《计算机仿真》 2026年第7期488-492,共5页
在多租户容器云与边缘异构硬件混合部署的新型算力架构中,云平台接口数据受底层异构加速器资源调度差异及虚拟化I/O路径不一致的影响,呈现出跨域属性漂移等复杂特征,难以准确分类数据。为此,提出基于模拟退火算法(SA)的云平台接口标准... 在多租户容器云与边缘异构硬件混合部署的新型算力架构中,云平台接口数据受底层异构加速器资源调度差异及虚拟化I/O路径不一致的影响,呈现出跨域属性漂移等复杂特征,难以准确分类数据。为此,提出基于模拟退火算法(SA)的云平台接口标准化数据分类仿真方法。通过确定领域主题特征词、接口模式,统一云平台接口数据特征表述,完成领域主题特征词词典的构建。根据领域主题特征词词典计算标准化数据语义相似度,基于义原分类树和经验参数,结合可调节参数得到总的语义相似度,并利用语义相似度与领域主题特征词同属判定公式完成权重计算。将模拟退火算法的解视为分类中心集合,以分类误差率最小化为目标,自适应调整属性分类的贡献度,动态优化分类中心与特征权重,抑制跨域属性漂移带来的干扰,通过计算数据与分类中心的欧几里得距离确定所属类别,实现云平台接口标准化数据分类。仿真结果表明,所提方法具有较高的兼容适配性和分类精准性,分类结果的F1值最接近1,在不同接口模式下的兼容适配性始终优于90%,具有良好的分类效果。 展开更多
关键词 模拟退火算法 云平台接口数据 领域主题特征 语义相似度 欧几里得距离
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基于SA-DNN的Delta并联机器人抓取方法研究 认领 引用
12
作者 袁斌 卢华锋 +2 位作者 陈俊屹 曹子龙 李晨 《机械设计》 CSCD 北大核心 2026年第6期155-163,共9页
在包装分拣过程中,由于Delta机械臂基于视觉抓取物体存在诸多其他因素干扰,致使机械臂末端与最优抓取末端位姿产生偏差,从而导致抓取失败。针对该问题提出基于模拟退火算法的深度神经网络(SA-DNN)拟合机械臂系统及视觉系统产生的复杂非... 在包装分拣过程中,由于Delta机械臂基于视觉抓取物体存在诸多其他因素干扰,致使机械臂末端与最优抓取末端位姿产生偏差,从而导致抓取失败。针对该问题提出基于模拟退火算法的深度神经网络(SA-DNN)拟合机械臂系统及视觉系统产生的复杂非线性和线性误差,将相机下的理想抓取末端位置作为网络的输入特征,以抓取末端位置为输出特征对模型进行训练,从而预测Delta机械臂末端抓取位置的偏差并进行补偿。为验证该方法的有效性,通过试验比对得出同时考虑机械臂系统误差与视觉系统误差补偿的SA-DNN模型,其预测偏差结果精度和抓取成功率均为最优,平均误差值从1.723 mm减小至0.156 mm,抓取成功率由89.3%提升到95.6%。结果证明:新方法可以显著提升低成本Delta机器人的绝对定位精度,进而提高抓取物体的成功率。 展开更多
关键词 Delta机械臂 神经网络 精度补偿 模拟退火算法
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基于铀尾矿库核素监测的SAPSO-BP数据融合算法 认领 引用
13
作者 余修武 肖林 叶莱 《中国安全科学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第5期48-55,共8页
为提高铀尾矿库无线传感器网络(WSN)中数据融合的效率,减少冗余数据传输,延长网络寿命,提出一种数据融合算法,即基于改进模拟退火(SA)粒子群优化(PSO)反向传播(BP)神经网络的数据融合算法(SAPSO-BP),该算法将SA算法的全局搜索特性与PSO... 为提高铀尾矿库无线传感器网络(WSN)中数据融合的效率,减少冗余数据传输,延长网络寿命,提出一种数据融合算法,即基于改进模拟退火(SA)粒子群优化(PSO)反向传播(BP)神经网络的数据融合算法(SAPSO-BP),该算法将SA算法的全局搜索特性与PSO算法的高效寻优机制相融合,并加入动态惯性权重和变异算子,提高算法的全局搜索能力,避免陷入局部最优;同时,利用该改进算法优化BP神经网络的权重矩阵与阈值参数,构建高性能的多传感器数据融合模型,并将该算法运用于铀尾矿库核素监测。结果表明:SAPSO-BP算法在数据融合精度、网络能耗与网络寿命等指标上均优于对比算法,相较于传统BP算法,其平均相对误差(MRE)与均方根误差(RMSE)最大降幅分别为40%和45%,拟合优度提升至0.9083,首个节点死亡轮次推迟至约1180轮,网络整体寿命延长至约1500轮,可实现更低的节点能耗与更均衡的能量分布。 展开更多
关键词 铀尾矿库 核素监测 模拟退火(SA) 粒子群优化(PSO) 反向传播(BP)神经网络 无线传感器网络(WSN) 数据融合
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基于改进APF-SA算法的复杂水域渔船智能避碰模型分析 认领 引用 被引量：1
14
作者 王立伟 王庸凯 任玉清 《船舶工程》 CSCD 北大核心 2026年第2期80-89,共10页
[目的]针对复杂水域中渔船与商船碰撞事故频发的问题,[方法]提出一种基于改进人工势场法(IAPF)和模拟退火算法(SA)的渔船智能避碰决策模型。通过船舶四元领域模型,计算不同长度渔船的安全领域值,综合考虑船舶碰撞危险度、会遇态势识别... [目的]针对复杂水域中渔船与商船碰撞事故频发的问题,[方法]提出一种基于改进人工势场法(IAPF)和模拟退火算法(SA)的渔船智能避碰决策模型。通过船舶四元领域模型,计算不同长度渔船的安全领域值,综合考虑船舶碰撞危险度、会遇态势识别及《国际海上避碰规则》(COLREGS)要求。[结果]仿真结果表明:该模型有效克服传统人工势场法(APF)的目标不可达和局部极小值问题,提升了运算效率并优化路径平滑度;在复杂会遇场景中能准确识别会遇态势,避碰决策符合COLREGS规范,[结论]为渔船智能航行提供可靠支持。 展开更多
关键词 海上交通 智能避碰 人工势场法 模拟退火算法 《国际海上避碰规则》(COLREGS)
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基于稀疏度优化的SA-OMP的谐波和间谐波检测方法 认领 引用
15
作者 王漫舒 智泽英 高云广 《现代电子技术》 北大核心 2026年第7期139-144,共6页
针对传统匹配追踪类算法去噪中存在的问题,文中提出一种结合模拟退火(SA)算法和正交匹配追踪(OMP)算法对稀疏度k优化的谐波和间谐波信号检测方法。在OMP算法中引入SA来优化稀疏度搜索过程,通过SA的随机搜索和退火机制,动态搜索最优稀疏... 针对传统匹配追踪类算法去噪中存在的问题,文中提出一种结合模拟退火(SA)算法和正交匹配追踪(OMP)算法对稀疏度k优化的谐波和间谐波信号检测方法。在OMP算法中引入SA来优化稀疏度搜索过程,通过SA的随机搜索和退火机制,动态搜索最优稀疏度,使信号在特定稀疏变换基下的稀疏表示达到重构误差和稀疏性的平衡,避免了固定k值导致的过拟合(保留过多噪声)或欠拟合(丢失信号关键成分)问题。仿真结果表明:所提算法能够在噪声干扰情况下准确检测出各次谐波和间谐波分量,幅值和相位的最大检测误差分别为0.8%和0.0214 rad。SA-OMP重构的信号与原始信号吻合度很高,不仅在信噪比方面比传统OMP算法有大幅提高,MSE和相对误差也都有所提高,即使在信噪比低至10 dB的情况下,MSE和相对误差也能分别达到0.041和0.18,其去噪效果明显,为谐波和间谐波检测提供了一种有效方法。 展开更多
关键词 谐波 间谐波 信噪比 压缩感知 OMP算法 SA算法 SA-OMP算法
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基于IPSO-SA算法的医用耗材多周期库存优化 认领 引用
16
作者 李颂琳 孙小光 屈挺 《工业工程》 2026年第3期71-83,共13页
针对医用耗材企业分布式仓储体系下,多仓补货决策复杂、库存成本与服务水平难以协同优化的问题,提出一种面向多仓协同补货的库存优化方法。在此基础上,建立以库存持有成本、缺货损失成本和运输成本最小化为目标的库存优化模型,并将产品... 针对医用耗材企业分布式仓储体系下,多仓补货决策复杂、库存成本与服务水平难以协同优化的问题,提出一种面向多仓协同补货的库存优化方法。在此基础上,建立以库存持有成本、缺货损失成本和运输成本最小化为目标的库存优化模型,并将产品效期、批次管理、运输方式经济性及补货量限制等业务约束纳入模型。算法部分提出一种粒子群优化−模拟退火两阶段混合算法。在粒子群优化算法基础上,通过全局搜索以获得较优初始解,引入模拟退火算法的概率突跳机制以跳出局部最优,实现多周期补货量与运输方案的协同优化,同时结合滚动时域机制动态生成未来4周期的补货计划,提高补货决策的动态适应能力。案例研究结果表明,与企业现行补货策略相比,优化方案使总运营成本下降约39.23%,其中库存持有成本降低38.60%,运输成本降低62.31%,缺货损失成本降低39.43%。研究结果表明,该方法能够有效支持多仓环境下医用耗材补货决策,为企业供应链库存优化提供可行的决策支持方法。 展开更多
关键词 医用耗材 库存优化 多周期补货 改进粒子群优化−模拟退火算法(IPSO-SA)
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基于改进SA-PSO算法的飞机气动参数辨识算法 认领 引用
17
作者 张磊磊 曾涛 +3 位作者 秦林烽 罗一鸣 王锐 邢小军 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2026年第3期74-80,共7页
针对气动参数不确定时飞机本体特性分析问题,提出了一种基于改进(simulated annealing-particle swarm optimization,SA-PSO)的极大似然气动参数辨识算法。该算法克服了传统Newton-Raphson算法进行极大似然求解时对初值敏感的问题,并采... 针对气动参数不确定时飞机本体特性分析问题,提出了一种基于改进(simulated annealing-particle swarm optimization,SA-PSO)的极大似然气动参数辨识算法。该算法克服了传统Newton-Raphson算法进行极大似然求解时对初值敏感的问题,并采用赋予动态权重的策略,提高了PSO算法的全局寻优性能;通过引入SA算法中的Metropolis准则改进PSO算法个体最优和全局最优更新策略,改善了传统PSO算法的早熟收敛现象。仿真结果表明,所给出的算法具有良好的全局搜索能力,相较于PSO和Newton-Raphson算法具有更高的参数辨识精度。 展开更多
关键词 气动参数辨识 粒子群算法 极大似然算法 SA算法 Metropolis准则
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基于安全前置SA与QSF-Safe RRT*的露天矿验孔机器人路径规划 认领 引用
18
作者 王嘉颖 顾清华 +1 位作者 李少博 李萍丰 《矿产保护与利用》 CAS CSCD 2026年第3期29-39,共11页
在露天矿山验孔作业中,传统验孔多依赖于人工操作,随着机器人快速发展,如何将机器人技术与露天矿爆破区域的复杂地形环境相结合,避免机器人作业过程中存在的地形倾覆等风险,提出了一种基于模拟退火与QSF-Safe RRT*算法的验孔机器人... 在露天矿山验孔作业中,传统验孔多依赖于人工操作,随着机器人快速发展,如何将机器人技术与露天矿爆破区域的复杂地形环境相结合,避免机器人作业过程中存在的地形倾覆等风险,提出了一种基于模拟退火与QSF-Safe RRT*算法的验孔机器人路径规划方法。首先利用炮孔刚性安全距离与局部地形特征,构建验孔区域多维度可通过性安全代价函数,实现了机器人作业安全约束的源头设置。其次,采用带安全约束的模拟退火算法优化验孔机器人观测点全局巡检顺序,将路径规划转化为带安全约束的旅行商问题,提高机器人复杂地形环境下的规划效率。最后,提出了以安全优先的QSF-Safe RRT*算法,将基于二次曲面拟合的地形安全校验嵌入节点采样与扩展的全流程,并结合三次B样条曲线进行规划轨迹平滑处理。仿真实验表明,在露天矿梅花形密集布孔等典型工况下,所生成的全局路径在炮孔安全距离合规率及地形可通过性安全代价合规率均达到100%,未出现危险区域穿越情况。相较于贪心TSP联合传统RRT和RRT*算法,本方法在复杂工况下的全局路径长度分别缩短了28.66%和10.68%,路径平滑度显著提升,为露天矿爆破区域复杂地形环境下的验孔机器人安全导航提供了可靠的技术支撑。 展开更多
关键词 露天矿 验孔机器人 路径规划 模拟退火 RRT*算法
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基于改进GA&SA的混流装配线平衡优化研究 认领 引用
19
作者 周颖 聂黎 +1 位作者 白茹雪 王小刚 《机床与液压》 北大核心 2026年第9期113-122,共10页
针对第二类混流装配线平衡问题,即在给定工位数条件下如何合理分配工序以最小化生产节拍,并兼顾工作站负载均衡的需求,构建以生产节拍最小化和平滑指数最小化为目标的平衡优化模型,并提出一种改进遗传模拟退火算法(IGASA)。该算法通过... 针对第二类混流装配线平衡问题,即在给定工位数条件下如何合理分配工序以最小化生产节拍,并兼顾工作站负载均衡的需求,构建以生产节拍最小化和平滑指数最小化为目标的平衡优化模型,并提出一种改进遗传模拟退火算法(IGASA)。该算法通过结合遗传算法和模拟退火算法的优势,以提升全局和局部搜索能力。同时,提出一种串行动态的任务分配方式,进一步优化工序分配;并引入精英保留策略,加快种群收敛速度。在20组基准算例和15个大规模算例以及企业实际案例测试中,IGASA均表现出明显优势;在R公司液压泵混流装配线案例中,IGASA优化后生产节拍从499.60 s降至421.46 s,缩短78.14 s;平滑指数从96.71降至6.43,降低93.35%;平衡率从83.67%提升至99.18%,提升了15.51%。该算法能够有效降低生产节拍、提高生产效率,实现装配线的优化平衡。 展开更多
关键词 混流装配线平衡 生产节拍 平滑指数 改进遗传模拟退火算法
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基于SAPSO算法的光纤光栅阵列传感重叠光谱信号解调数学模型研究 认领 引用
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作者 李凤 何建军 +1 位作者 徐冲坤 郭小江 《激光杂志》 CAS 北大核心 2026年第2期165-170,共6页
在光纤光栅传感器阵列中,每个光纤光栅传感器都有其特定的光谱带宽,即反射或透射光的波长范围。当多个传感器紧密排列在同一根光纤上时,其光谱带宽会相互重叠,产生交叉干扰问题,造成光谱信号的混淆。为了更准确地分离出每个光栅所对应... 在光纤光栅传感器阵列中,每个光纤光栅传感器都有其特定的光谱带宽,即反射或透射光的波长范围。当多个传感器紧密排列在同一根光纤上时,其光谱带宽会相互重叠,产生交叉干扰问题,造成光谱信号的混淆。为了更准确地分离出每个光栅所对应的光谱信息,提高波长的测量精度,建立光纤光栅阵列传感重叠光谱信号解调数学模型。通过构建优化数学模型区分各个传感器的光谱信号,避免交叉干扰带来的光谱信号混淆问题,并采用超高斯函数描述光纤光栅阵列传感器反射谱,将重叠光谱信号的解调问题转化为函数优化问题,计算最小差异度以确定传感器的反射或透射光波长等关键参数。结合模拟退火算法和粒子群算法求解解调数学模型,利用温度衰减机制优化权值系数和学习因子,输出对复杂重叠光谱信号的精确解调结果,即传感器的中心波长值。由实验可以看出,所提方法能够有效区分重叠光谱信号,并准确提取各光栅的中心波长信息,信号解调精度高,满足高灵敏度传感需求。 展开更多
关键词 光纤光栅阵列传感器 重叠光谱 信号解调 粒子群算法 模拟退火算法
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