企口硬木地板厂家在差异范围的展开

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同年，江加等人对模拟退火算法在连续变量全局优化问题中的应用进行了研究，并给出了具体的实现步骤，介绍了实用的选择控制参数的方法，企口硬木地板厂家针对连续变量的特殊性，也给出了实用的新解产生方法；同年，杨庆之等人为了解决标准模拟退火算法搜索空间过大，难以利用领域知识等问题，提出了具有约東指导的模糊退火算法，并给出了关于抽样次数选择、新解产生等问题的一些新方法，以间歇过程生产调度为背景进行的算法仿真实验表明，应用该算法后，收敛速度有了较大的提高高齐圣等人于2002年基于均匀设计的思想，针对参数设计中的一类非线性规划问题提出了一种用于全局优化的模拟退火并行算法：同年，耿平等人使用人工神经网络的方法建立多变量与多目标函数之间的关系，并将模拟退火算法与人工神经网络BP（ErrorbackPropagation）算法相结合，解决了这类复杂系统中多函数变量与多目标函数之间没有确定的解析关系而无法直接优化的难题，并为解决多变元非线性复杂系统的优化问题提供了一种新的、的方法。

目前，模拟退火算法迎来了兴盛时期，无论是理论研究还是应用研究都成为了十分热门的课题。尤其是模拟退火算法的应用研究显得格外活跃，已被用于经济、超大规模集成电路的计算机的辅助设计、模式识别和图像处理、求解“NP完全问题”、图的分配问题、人工智能和人工神经网络、离散/连续变量的结构优化问题等，企口硬木地板厂家在化学工程、系统科学和管理、光学工程、地球物理反演等领域都得到了应用。在它得到实际应用后，由于在解決局部小问题上的突出表现而迅速得到人们的青睐，也引起了众多学者广泛的研究兴趣，使模拟退火算法得到了突飞猛进的发展。

国内引进模拟退火算法的历史较短，相比于遗传算法、蚊群算法所进行的研究也不是很多，而且大多数都是关于模拟退火在工程等方面的实际应用以及考察算法的实际效果和效率，较少对其理论性有深入的研究下面介绍经常在实际中被应用的模拟退火算法的改进算法模拟退火算法在迭代过程中不但能够接受目标函数向好的方向前进的解，而且能够在定限度内接受使目标函数恶化的解，这使得算法能够地跳出局部小的陷，但对于具有多个值的工程问題，该算法就很难保证终得到的优解是整个搜索过程中曾经到达过的优解。为了解决这一问题，企口硬木地板厂家可以为算法增加一个“记忆器”.通过“记忆器”来记住搜索过程中曾经出现过的好结果，从而可以提高终得到的优解的质量具有记忆能力的模拟退火算法的详细实现过程。