模拟退火算法在优化电流组合中的应用研究

"模拟退火算法的研究及其在降低电费支出中的应用" 模拟退火算法是一种在优化问题中广泛应用的随机搜索方法，源自物理中的固体退火过程。它主要用于解决组合优化问题，尤其适用于大规模问题，因为其具备描述简单、灵活性高、适应性强以及并行计算效率高的特点。算法的核心要素包括状态产生、状态接受、温度更新以及内循环和外循环准则，这些都直接影响算法的性能，如搜索速度、收敛性和稳定性。 在论文中，作者首先介绍了模拟退火算法的基本概念，包括其算法结构和数学模型。算法通常由初始化高温状态、接受概率计算、温度下降策略等步骤组成。数学模型描述了从当前状态转移到新状态的概率，这通常依赖于状态之间的能量差异和当前的系统温度。 接着，作者分析了经典模拟退火算法的局限性，并探讨了可能的改进策略。这可能包括调整温度下降速率、优化状态转移机制或者改进接受函数，以提高算法的收敛速度和找到更优解的能力。 在实际应用部分，论文以云南省某锌厂为背景，面对新的电费收费标准，提出了一个使用模拟退火算法来优化电解过程中的电流组合问题。通过对锌厂的生产任务和工艺要求进行建模，结合线性规划，建立了产量分配模型和最小化电费支出的模型。目标是找到最佳电流组合，以减少电费支出，实现节能减排和企业成本控制。 论文还涉及了线性规划和最优化理论的应用，通过改进的模拟退火算法来求解这些模型。这种方法不仅考虑了生产效率，还兼顾了经济效益，从而在实际操作中能够为企业带来实实在在的好处。 这篇硕士论文深入研究了模拟退火算法的理论基础，并将其应用于实际工业问题，特别是在解决电力消耗优化问题上的创新尝试，对于能源管理和企业运营策略制定具有一定的参考价值。