【摘 要】
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本文介绍了模拟退火算法（SAA）和遗传算法（GA）的相关基础理论,分析了SAA和GA的主要优缺点.在参考大量资料文献的基础上,对前人已经取得的研究成果进行再分析.对以上两种算法采用改进或结合的方式,提出了三种改进算法.（1）针对SAA在迭代过程中存在的不足之处,提出了一种改进的模拟退火算法（SAA）.在该改进算法中,设置具有记忆功能的全局最优解,来弥补采用Metropolis准则概率接受可能会丢失
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本文介绍了模拟退火算法（SAA）和遗传算法（GA）的相关基础理论,分析了SAA和GA的主要优缺点.在参考大量资料文献的基础上,对前人已经取得的研究成果进行再分析.对以上两种算法采用改进或结合的方式,提出了三种改进算法.（1）针对SAA在迭代过程中存在的不足之处,提出了一种改进的模拟退火算法（SAA）.在该改进算法中,设置具有记忆功能的全局最优解,来弥补采用Metropolis准则概率接受可能会丢失当前最优解的情况;设置跳出参数Nb,来帮助算法提升跳出局部极值陷阱的能力.（2）利用SAA和GA结合,以GA为主体流程,将SAA机制融入其中,用以局部优化来调整整体优化,给出了一种模拟退火遗传算法（SAGA）.在该结合算法中,GA主要针对的是整个种群进行操作,而SAA则是针对局部上每个个体的操作,从而SAA在局部搜索能力弥补了GA的过早收敛问题,达到两种算法取长补短的效果.（3）利用SAGA与前人研究提出的孤岛模型结合,提出了一种改进的模拟退火遗传算法（ISAGA）.在该算法中,以孤岛模型为主体,将初始种群随机分成一定数量的子种群,加入随机因子,在每个子种群在进化的时候,随机选择SAGA和GA的进化过程,经过一定进化次数后,在将每个子种群中表现最差的个体随机替换成其他子种群中表现最好的个体.为了验证改进或结合算法的有效性,对本文提出的三种算法进行了数值实验测试,其结果证实了本文提出的改进或结合方式,对原算法的各方面性能都有明显的提升,且结合算法比单个算法的改进算法性能更高,即ISAGA和SAGA的性能要优于SAA,且ISAGA比SAGA更稳定,算法性能效果更好.本文以成都市测震台网作为实际应用对象,将这三种算法进行实际应用,用于求解测震台网布局的两个数学模型.从求解模型综合结果表明:三种算法的输出结果都能够达到模型的期望值,说明三种算法具有求解实际问题的实用性,也再次验证了本文提出的改进或结合方式对原算法的各方面性能是有提升的.
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