探讨离散优化问题中的模拟退火算法

遗传模拟退火算法在传感器／作动器位置　

优化问题中的应用　

缑新科，崔明月　

（兰州理工大学电气工程与信息工程学院，甘肃兰州７３００５０）　

Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｇｅｎｅｔｉｃ　ａｎｄ　Ｓｉｍｕｌａｔｅｄ　Ａｎｎｅａｌｉｎｇ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ　ｉｎ　Ｐｌａｃｅｍｅｎｔ　Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ　ｏｆ　

Ｓｅｎｓｏｒ／Ａｃｔｕａｔｏｒ　

ＧＯＵ　Ｘｉｎ—ｋｅ，ＣＵＩ　Ｍｉｎｇ—ｙｕｅ　（Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆ　Ｅｌｅｃｔｉｅａｌ　ａｎｄ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｌａｎｚｈｏｕ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｌａｎｚｈｏｕ　７３００５０，Ｃｈｉｎａ）　

摘要：基于遗传模拟退火算法，针对简支梁振动　主动控制的传感器／作动器位置优化问题，提出了一　

种以结构总储能最小为优化目标的数学模型，并编　

制了遗传模拟退火算法软件对此模型进行了优化计　算。结果表明，较之穷举法，用遗传模拟退火算法解　决传感器／作动器的位置优化问题更高效，同时也是　

全局收敛的。　

关键词：遗传模拟退火算法；主动控制；传感　器／作动器；位置优化　

中图分类号：ＴＢ５３　

文献标识码：Ａ　

文章编号：１００１—２２５７（２００８）１ｌ一００３９～０３　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｇｅｎｅｔｉｃ　ａｎｄ　ｓｉｍｕｌａｔｅｄ　ａｎ—　

ｎｅａｌｉｎｇ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ａ　ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ　ｍｏｄｅｌ　ｏｆ　ｍｉｎｉ—　

ｍｉｚｉｎｇ　ｔｏｔａｌ　ｅｎｅｒｇｙ　ｆｏｒ　ｓｅｎｓｏｒ／ａｃｔｕａｔｏｒ　ｐｌａｃｅｍｅｎｔ　ｏｆ　ｓｉｍｐｌｅ　ｂｅａｍ　ａｃｔｉｖｅ　ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｗ８Ｓ　ｂｒｏｕｇｈｔ　ｆｏｒ—　

ｗａｒｄ．Ａ　ｇｅｎｅｔｉｃ　ａｎｄ　ｓｉｍｕｌａｔｅｄ　ａｎｎｅａｌｉｎｇ　ａｌｇｏ—　

ｒｉｔｈｍｓ　ｓｏｆｔｗａｒｅ　ｗａｓ　ｅｖｅｌｏｐｅｄ　ｆｏｒ　ｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇ　ｃｏｒｎ—　ｐｕｔａｔｉｏｎ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇ　ｔｏ　ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ　ｒｅｓｕｌｔｓ，ｃｏｍｐａ—　

２０１３年９月　第３７卷第５期　安徽大学学报（自然科学版）　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ａｎｈｕｉ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（Ｎａｔｕｒａｌ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　Ｅｄｉｔｉｏｎ）　Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ　２０１３　Ｖｏ１．３７　Ｎｏ．５　

ｄｏｉ：ｔＯ．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－２１６２．２０１３．０５．００５　

基于模拟退火的单向环蛙跳算法　

在优化问题中的应用　

刘　震　，陈艳浩　，肖文显　

（１．河南科技学院网络中心，河南新乡４５３００３；２．河南师范大学网络中心，河南新乡４５３００７）　

摘要：针对混合蛙跳算法求解优化问题时，进化后期种群多样性降低，算法极易陷入局部最优的问题，借鉴　模拟退火算法中的Ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｓ判别准则改进混合蛙跳算法中的族群内部寻优能力．同时，在族群之间构建一　个单向环迁移机制，从而增强算法后期跳出局部最优的能力．对几种典型函数以及ＴＳＰ问题的测试结果表　明：基于模拟退火的混合蛙跳算法的全局搜索能力有了显著提高，并能有效避免陷入局部最优问题．　关键词：优化问题；混合蛙跳算法；模拟退火；单向环　中图分类号：ＴＰ３０Ｉ．６　文献标志码：Ａ　文章编号：１０００—２１６２（２０１３）０５—００２５—０７　

Ｏｎｅ－－ｗａｙ－－ｒｉｎｇ　ｓｈｕｆｆｌｅｄ　ｆｒｏｇ　ｌｅａｐｉｎｇ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　

ｓｉｍｕｌａｔｅｄ　ａｎｎｅａｌｉｎｇ　ａｎｄ　ｉｔｓ　ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｔｏ　ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ　ｐｒｏｂｌｅｍｓ　

ＬＩＵ　Ｚｈｅｎ　，ＣＨＥＮ　Ｙａｎ．ｈａｏ　，ＸＩＡＯ　Ｗｅｎ—ｘｉａｎ　（１．Ｃｅｎｔｅｒ　ｏｆ　Ｎｅｔｗｏｒｋ，Ｈｅｎａｎ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｘｉｎｘｉａｎｇ　４５３００３；　２．Ｃｅｎｔｅｒ　ｏｆ　Ｎｅｔｗｏｒｋ，Ｈｅｎａｎ　Ｎｏｒｍａｌ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉｎｘｉａｎｇ　４５３００７）　

多智能体系统中的协同控制算法优化分析

摘要：

随着多智能体系统的广泛应用，协同控制算法在该领域的重要性日益突出。本文从协同控制算法的优化角度出发，探讨了在多智能体系统中应用的几种常见优化方法，并分析了它们的优劣势。通过对离散控制算法、分布式控制算法以及强化学习算法的比较，我们理解了各种算法优化的特点和适用场景，为未来多智能体系统中的协同控制提供了有益的参考。

1. 引言

多智能体系统是由多个智能体组成的系统，智能体之间相互协作以完成特定任务。协同控制算法作为多智能体系统中的核心，起着决定系统整体性能的关键作用。我们所关注的焦点就是如何优化多智能体系统中的协同控制算法，以提高系统的效率和鲁棒性。

2. 离散控制算法的优化

离散控制算法是最基础也是最常见的协同控制算法之一。它通过离散化智能体的决策空间，将问题转化为在离散空间中的优化问题。在离散控制算法中，常用的优化方法有遗传算法、粒子群优化算法以及模拟退火算法。

2.1 遗传算法

遗传算法是一种通过模拟生物进化过程来寻找最优解的优化方法。它通过随机生成初始种群，利用选择、交叉和变异等操作来不断迭代，直到达到最优解或者满足停止准则。遗传算法在多智能体系统中的优点在于能够在搜索过程中考虑到全局信息，从而更好地找到全局最优解。然而，由于遗传算法需要对大量个体进行计算，其计算复杂度较高，不适用于实时性要求较高的多智能体控制系统。

2.2 粒子群优化算法

粒子群优化算法是基于种群智能的优化算法，通过模拟鸟群的觅食行为来搜索最优解。在粒子群优化算法中，每个个体（粒子）通过与邻近个体进行信息交流来调整其搜索方向和速度。粒子群优化算法具有计算速度快、易于实现的特点，适用于实时性要求较高的多智能体控制场景。然而，粒子群优化算法容易陷入局部最优解，对全局最优解的搜索能力较弱。

2.3 模拟退火算法 模拟退火算法是一种基于模拟金属退火过程的全局优化算法。它通过接受较差解的概率来避免陷入局部极值，从而提高搜索的全局能力。模拟退火算法相比于遗传算法和粒子群优化算法，具有更好的全局搜索能力，但计算复杂度较高。

基于模拟退火的结构优化设计

学生姓名：刘霖 班级：0981013

指导老师：孙士平

摘要：结构优化设计不仅可以降低结构重量和材料成本，而且能够改进结构的强度、剐度、振动特性、屈曲稳定性等性能，是计算力学以及现代设计制造领域的重要研究方向。结构优化方法，大致有优化准则法、数学规划法、混合法、随机搜索法等。其中，遗传算法、模拟退火算法等新的随机搜索方法，在处理全局优化、离散变量、多连通可行区等困难问题中，具有传统结构优化算法不可比拟的优势。虽然它们的计算效率很低，但是在计算机计算速度不断提高的条件下，具有不可低估的发展潜力和重要的研究价值。

在众多学者的不懈努力下，这一领域的研究已经取得了很大的进展，但仍有一些问题值得进一步深入探讨。近年来，高性能复合材料的使用促进了层合板优化设计程序的发展。设计复合材料层合板，得到了广泛的关注。传统的优化方法具有一定的局限性，如需要梯度信息和难以收敛到全局最优解等问题。不依赖于具体问题的直接搜索方法“模拟退火算法"近年来备受重视。

本文的研究工作由两部分组成：1．在研究分析基本的模拟退火算法原理

2．在若干类型的结构优化问题中应用本文改进的模拟退火算法，通过算例的数值试验和算法比较表明，模拟退火算法在结构优化的某些困难问题中具有其特点，本文的优化算法是可行和有效的。

关键词：模拟退火算法；复合材料铺层优化；结构优化。

指导老师签名：

Structure optimum design based on simulated annealing

Student name: Liu Lin class: 0981013

Supervisor: Sun shipin

Abstract：Topology optimization is now me most challenging topic in the filed of