导读:本文包含了变异模拟退火论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:盲均衡,模拟退火,人工鱼群算法,水声信道
变异模拟退火论文文献综述
黄伟,郭业才,王珍[1]（2012）在《模拟退火与人工鱼群变异优化的小波盲均衡算法》一文中研究指出针对人工鱼群算法(AFSA)搜索效率低、易陷入早熟现象等问题,在人工鱼群算法中嵌入变异算子以保持种群多样性,抑制早熟现象,同时引入模拟退火思想增强局部搜索能力,改进算法后期收敛速度减慢的缺点,获得了模拟退火与人工鱼群变异算法;用该算法初始化小波分数间隔盲均衡器的权向量,提出了模拟退火与人工鱼群变异优化的小波分数间隔盲均衡算法(SAFSA-FSE-WTCMA)。水声信道仿真结果表明,新算法具有更快的收敛速度和更小的稳态误差。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2012年11期）
郑慧杰,刘弘,郑向伟,孙玉灵[2]（2012）在《基于模拟退火的差分变异群搜索优化算法》一文中研究指出标准群搜索优化算法易陷入局部最优。为此,引入模拟退火策略和差分进化算子,使算法跳出局部极值点,变异和迭代同时进行,并保持前期搜索速度快的特性。测试结果证明,改进算法的全局收敛能力明显提高,个体具有良好的人工智能性,能够真实模拟群体行为。(本文来源于《计算机工程》期刊2012年17期）
程爱华,季中恒,葛宝忠[3]（2009）在《基于PSO和变异模拟退火的QoS单播路由算法》一文中研究指出为了研发更高性能的QoS单播路由算法,提出变异退火粒子群优化(MSAPSO)算法。MSAPSO算法中使用一种新的⊕算子,将粒子群优化(PSO)的迭代公式简化成一个公式。通过设计变异退火算子,将遗传算法的变异操作和模拟退火的Metropolis概率接受准则融入PSO,以改善粒子群的多样性和算法的收敛性。仿真结果表明MSAPSO在搜索成功率和收敛性上优于纯PSO算法和蚁群算法。(本文来源于《计算机工程》期刊2009年06期）
李国丽,王世芳,林辉,周金斌,景佳[4]（2007）在《IMRT逆向计划中基于交叉变异扰动的模拟退火算法研究》一文中研究指出目前 IMRT 逆向计划中常用的智能算法是模拟退火算法(Simulated Annealing SA)、遗传算法 (Genetic Algorithm GA),或者是它们的混合算法。 SA 算法的搜索过程从一个初始状态开始,每一步状态转移均是在当前状态 i 的邻域 N_i 中随机产生新状态 j,然后以一定概率进行接受,接受概率依赖于新状态和当前状态,并由温度加以控制,(本文来源于《第十叁届全国核物理大会暨第八届会员代表大会论文摘要集》期刊2007-08-01）
张梅凤,邵诚,甘勇,李梅娟[5]（2006）在《基于变异算子与模拟退火混合的人工鱼群优化算法》一文中研究指出人工鱼群算法(AFSA)是一种新型的群智能随机全局优化技术.本文在分析AFSA存在不足的基础上,提出了基于变异算子与模拟退火混合的人工鱼群优化算法.该算法保持了AFSA算法简单、易实现的特点,克服了人工鱼漫无目的随机游动或在非全局极值点的大量聚集,显着提高了算法的运行效率和求解质量.通过函数和实例测试验证,表明了该算法是可行和有效的.(本文来源于《电子学报》期刊2006年08期）
朱庆保[6]（2005）在《评定圆度误差的模拟退火自适应变异遗传算法》一文中研究指出圆度误差是几何精度的重要指标,已有的评定方法存在一定的局限性,为此,提出了一种快速地、准确评定圆度 误差的新方法.该方法采用一种新颖的改进遗传算法,通过遗传种群的遗传过程实现对参考圆圆心的快速搜索,为了保证收 敛性并加快收敛速度,采用了模拟退火和自适应变异策略,为了提高算法精度和收敛速度,采用了实数染色体基因编码,并 采用自适应线性变异和线性交叉.仿真实验和实用证明,该方法算法简单、可快速准确的评定出圆度误差.(本文来源于《南京师范大学学报(工程技术版)》期刊2005年01期）
邢桂华,朱庆保[7]（2005）在《模拟退火自适应大变异遗传算法及其应用》一文中研究指出为了克服遗传算法易陷入局部最优或早熟问题,提出了一种模拟退火大变异遗传算法,采用了大比例优秀个体保护策略,以保证算法的收敛性。应用该算法求解旅行商问题的仿真实验证明了它能较快地收敛到最优解或准最优解。(本文来源于《计算机工程》期刊2005年03期）
变异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：
标准群搜索优化算法易陷入局部最优。为此,引入模拟退火策略和差分进化算子,使算法跳出局部极值点,变异和迭代同时进行,并保持前期搜索速度快的特性。测试结果证明,改进算法的全局收敛能力明显提高,个体具有良好的人工智能性,能够真实模拟群体行为。
（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。
变异模拟退火论文参考文献
[1].黄伟,郭业才,王珍.模拟退火与人工鱼群变异优化的小波盲均衡算法[J].计算机应用研究.2012
[2].郑慧杰,刘弘,郑向伟,孙玉灵.基于模拟退火的差分变异群搜索优化算法[J].计算机工程.2012
[3].程爱华,季中恒,葛宝忠.基于PSO和变异模拟退火的QoS单播路由算法[J].计算机工程.2009
[4].李国丽,王世芳,林辉,周金斌,景佳.IMRT逆向计划中基于交叉变异扰动的模拟退火算法研究[C].第十叁届全国核物理大会暨第八届会员代表大会论文摘要集.2007
[5].张梅凤,邵诚,甘勇,李梅娟.基于变异算子与模拟退火混合的人工鱼群优化算法[J].电子学报.2006
[6].朱庆保.评定圆度误差的模拟退火自适应变异遗传算法[J].南京师范大学学报(工程技术版).2005
[7].邢桂华,朱庆保.模拟退火自适应大变异遗传算法及其应用[J].计算机工程.2005