导读:本文包含了有记忆的模拟退火论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:记忆,粒子,算法,多点,小孔,全局,优化配置。
有记忆的模拟退火论文文献综述
郝永梅,覃妮,邢志祥,岳云飞,严欣明[1]（2019）在《基于记忆模拟退火与粒子群的多点小孔泄漏信号盲分离方法》一文中研究指出为了减少环境噪声及其多点泄漏信号的相互影响,提高管道泄漏定位精度,提出一种盲源分离算法,即基于记忆模拟退火与粒子群(Memory Simulated Annealing and Particle Swarm Optimization,MSAPSO)的盲源分离算法。将嵌入记忆器的模拟退火算法与粒子群算法引入盲源分离算法中,结合概率突跳性在解空间中随机寻找极大似然目标函数,通过循环迭代得出全局最优,改善迂回搜索方式,提高收敛速度与分离精度。并将MSAPSO盲源分离算法应用于城市压力管道多点小孔泄漏定位实验,结果表明:改进的MSAPSO盲源分离算法,将管道多点泄漏定位平均误差从7.7%降到3.3%。(本文来源于《常州大学学报(自然科学版)》期刊2019年01期）
万星,王长缨[2]（2018）在《求解TSP问题的带记忆的模拟退火算法及其并行设计》一文中研究指出模拟退火算法具有跳出局部最优解的特点,也存在收敛速度慢、搜索时间长等问题。为了改进这一问题,本文在模拟退火算法的基本原理基础上,针对模拟退火算法的收敛性问题,提出带记忆的模拟退火算法对模拟退火算法进行改进用以解决TSP问题。算法改进之后,考虑到搜索时间长的问题,本文提出在改进的算法基础上进行MPI的并行化设计,用以提高改进后的模拟退火算法搜索效率,减少时间消耗。结果显示改进后的并行模拟退火算法有效的减少了算法的搜索时间,提高了算法的搜索效率。(本文来源于《福建电脑》期刊2018年01期）
庞南生,黄辉,张艺[3]（2010）在《基于带记忆模拟退火算法的多资源均衡优化研究》一文中研究指出传统的模拟退火算法在退火过程中存在概率选取非优化值的情况,在达到停止准则时无法保证算法所得最终解必定是整个搜索过程中曾经达到过的最优解。因此提出一种改进的模拟退火算法,并将其应用在工程项目的"工期固定,资源均衡"问题上来。针对问题特点,本文采用以个活动开始时间的集合作为解集,采用自然数作为编码方式。在模拟退火算法的基础上增加了记忆搜索,结合一个工程算例,证明改方法的计算结果优于传统的启发式方法和遗传算法,可较好的应用与大型工程项目的资源优化问题。(本文来源于《Proceedings of 2010 Third International Conference on Education Technology and Training(Volume 5)》期刊2010-11-27）
周杰明,邓迎春,黄娅[4]（2010）在《一种带记忆的模拟退火算法求解TSP问题》一文中研究指出模拟退火算法是求解组合优化问题的一个有效方法.在模拟退火算法的基础上提出了一种带记忆的改进算法.在改进算法中增加了记忆功能,将当前最优解记忆下来;设计了一个温度更新函数,保证温度更新有一定的自适应性;增加补充搜索过程,以提高算法的全局搜索能力.最后将此算法应用到旅行商(TSP)问题中,在若干公共测试数据集上的实验结果表明,该算法是有效可行的.(本文来源于《湖南文理学院学报(自然科学版)》期刊2010年02期）
孙毅,刘俊勇,沈晓东,蒋浩[5]（2003）在《基于有记忆的模拟退火算法的配电网电容器优化配置》一文中研究指出给出一种求解组合优化问题的全局搜索算法———有记忆的模拟退火算法解决放射性配电网中电容器的优化配置问题。该算法获得全局最优解的几率大大高于单纯的模拟退火算法,且计算时间上几乎没有增加。通过一种较为精确的计算方法———阻抗矩阵法求解网损微增率,从而确定无功补偿的最优点。潮流计算采用前推回代法。应用于IEEE69和IEEE33母线系统获得了满意的结果。(本文来源于《电力自动化设备》期刊2003年10期）
孙毅[6]（2003）在《基于有记忆的模拟退火算法的放射性配电网络并联电容器的优化配置》一文中研究指出我国输配电系统的线损率长期以来居高不下，其中尤以配电系统最为突出。因此，配电网的节能降损问题显得尤为重要。在配电系统中加装无功补偿设备，可达到降低网损的效果，此外还可以提高电网输送能力和改善电压质量。本文主要研究电容器优化配置问题——通过确定放射性配电网络中并联电容器的安装数量、位置、容量和类型以及在各负荷水平下的控制策略，从而在满足负荷和运行条件下达到系统能量损耗成本和电容器投资成本之和最小的目的。本文在总结前人研究工作的基础上，建立了较为实际的优化模型，并采用一种改进的有记忆的模拟退火算法来解决该优化问题，与传统的模拟退火算法相比能有效的提高优化解的质量。 首先，介绍了配电网络的特点，提出了研究配电网电容器优化配置的意义和内容，重点回顾了国内外在该问题上的发展动态。 第二章分析了无功补偿的原理及优势，并建立了较符合实际的配电网并联电容器优化配置模型。 第叁章介绍了基于支路网损的配电网前推回推潮流算法，该算法编程简单，数值稳定性好，占用内存小，计算速度快，并且收敛性和收敛速度均优于牛顿法。 第四章引用网损微增率的概念，介绍了阻抗矩阵法求解网损微增率的方法。为减轻后续章节的模拟退火算法计算负担提供了理论依据。 第五章着重介绍了模拟退火算法的数学背景、理论基础和实现形式，并针对其存在的问题提出了改进算法——有记忆的模拟退火算法。 第六章研究并解决了将改进的有记忆的模拟退火算法应用于配电网络电容器的优化配置问题，以IEEE69和IEEE33标准测试系统为算例获得了满意的结果，并与传统模拟退火算法相比较，论证了改进算法在提高解质量上的优势所在。(本文来源于《四川大学》期刊2003-04-01）
有记忆的模拟退火论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
模拟退火算法具有跳出局部最优解的特点,也存在收敛速度慢、搜索时间长等问题。为了改进这一问题,本文在模拟退火算法的基本原理基础上,针对模拟退火算法的收敛性问题,提出带记忆的模拟退火算法对模拟退火算法进行改进用以解决TSP问题。算法改进之后,考虑到搜索时间长的问题,本文提出在改进的算法基础上进行MPI的并行化设计,用以提高改进后的模拟退火算法搜索效率,减少时间消耗。结果显示改进后的并行模拟退火算法有效的减少了算法的搜索时间,提高了算法的搜索效率。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
有记忆的模拟退火论文参考文献
[1].郝永梅,覃妮,邢志祥,岳云飞,严欣明.基于记忆模拟退火与粒子群的多点小孔泄漏信号盲分离方法[J].常州大学学报(自然科学版).2019
[2].万星,王长缨.求解TSP问题的带记忆的模拟退火算法及其并行设计[J].福建电脑.2018
[3].庞南生,黄辉,张艺.基于带记忆模拟退火算法的多资源均衡优化研究[C].Proceedingsof2010ThirdInternationalConferenceonEducationTechnologyandTraining(Volume5).2010
[4].周杰明,邓迎春,黄娅.一种带记忆的模拟退火算法求解TSP问题[J].湖南文理学院学报(自然科学版).2010
[5].孙毅,刘俊勇,沈晓东,蒋浩.基于有记忆的模拟退火算法的配电网电容器优化配置[J].电力自动化设备.2003
[6].孙毅.基于有记忆的模拟退火算法的放射性配电网络并联电容器的优化配置[D].四川大学.2003
论文知识图
