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ZDT4
- 为了有效地应用遗传算法解决 鲁棒控制系统设计问题，将遗传算法与局部优化方法相结合，提出了基于降维扫描方法的自适应多目标遗传算法（DRSA-MOGA）。通过引入适应度函数标准化方法、基于最优Pareto解集搜索的降维扫描方法和适应度函数自适应调整方法，提高了算法的全局优化性能和局部搜索能力。仿真结果表明，DRSA-MOGA算法在不损失解的均匀度的情况下可以达到很高的逼近度
tsp
- 蕞优分组周游路线问题是一类物流智能调度问题，是众多的计算难度极大的组合爆炸问题之一。自从运输问题最早是由Hitchcock在1941年提出的[2][4]后，人们对这一类问题给予了极大的关注并进行了大量的研究，提出了有效解决问题的优化算法——单纯形法的变形[2]。但由于问题规模的扩大，纯数学方法在允许的时间和空间上都很难找到问题的最优解，于是人们开始转向寻找问题的近似最优解，遗传算法以其在求解最优化问题中的独特的自组织性、自适应性很快进入人们的视野。 经典的遗传算法对于求解多目标的NP完全性问题非
粒子群算法计算最短路径
- 优化问题是工业设计中经常遇到的问题,许多问题最后都可以归结为优化问题. 为了解决各种各样的优化问题,人们提出了许多优化算法,比较著名的有爬山法、遗传算法等.优化问题有两个主要问题:一是要求寻找全局最小点,二是要求有较高的收敛速度. 爬山法精度较高,但是易于陷入局部极小. 遗传算法属于进化算法( Evolutionary Algorithms) 的一种,它通过模仿自然界的选择与遗传的机理来寻找最优解. 遗传算法有三个基本算子:选择、交叉和变异. 但是遗传算法的编程实现比较复杂,首先需要对问题进行编
SA_GA
- 基于遗传模拟退火算法的聚类算法。将模拟退火算法与遗传算法相结合用于聚类分析，由于模拟退火算法和遗传算法可以互相取长补短，因此有效地克服了传统遗传算法的早熟现象，同时根据聚类问题的具体情况设计遗传编码方式、适应度函数，使该算法更有效、更快速地收敛到全局最优解。 -Genetic simulated annealing algorithm based on clustering algorithms. Simulated annealing algorithm and genetic algo
MATLABlanguageandapplication
- < 控制系统计算机辅助设计--MATLAB语言与应用>>系统地介绍了国际控制界最流行的控制系统计算机辅助设计语言MATLAB，侧重于介绍MATLAB语言编程基础与技巧、数学问题的MATLAB求解、线性系统计算机辅助分析、控制系统与其他复杂系统的Simulink建模，控制系统的计算机辅助设计方法，包括串联控制器、状态反馈控制器、多变量系统频域设计、PID控制器设计、最优控制器设计、LQG/LTR控制器设计、H2=H1 最优控制、分数阶控制、自适应控制、模糊控制、神经网络控制、遗传
cccc
- 摘要:提出了一种新型的人工免疫算法用来解决多目标函数优化问题。基于自然免疫系统固有的优良特性对算法进行了设计和分析。 最后,算法对3个较复杂的多目标问题进行了优化,优化结果能很好地覆盖问题的Pareto最优面,并且把算法与某些混合遗传算法进行 了对比实验,表明人工免疫算法在解决多目标优化问题上具有可观的研究前景。 -Abstract:In order to effectively solve multiobjective optimization problems, a novel
GA
- 遗传算法求解函数最大值 设计的种群规模，采用的选择算子，交叉概率，变异概率，进化代数和最优解-Design of population size, using the selection operator, crossover probability, mutation probability, evolutionary algebra and the optimal solution
nsga2
- 基于NSGA-Ⅱ算法的区域覆盖卫星星座优化将一种基于Pareto最优概念的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)引入区域覆盖侦察卫星星座的多目标优化设计-Algorithm based on NSGA-Ⅱ regional coverage satellite constellation will be based on the concept of Pareto optimal fast non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-Ⅱ) the
20110619-1
- 针对BP神经网络存在的缺点，本文利用遗传算法能够收敛到全局最优解而 且遗传算法鲁棒性强的特点将遗传算法同神经网络结合起来，不仅能发挥神经网 络的泛化映射能力，而且使神经网络具有很快的收敛性以及较强的学习能力。为 了验证遗传算法优化BP神经网络的有效性，本文将此算法应用到直线一级倒立 摆的稳定控制中，同时利用UbVIEW语言界面开发能力强，并且数据输入、网 络通信、硬件控制简单的优点，制作了倒立摆的仿真控制和实时控制软件。仿真 研究表明，遗传算法优化BP神经网络的控制器设计
PPD
- 通用的遗传算法，可实现以下问题：（a）设计出n种不同尺寸货品的排放方法，使得集装箱的空间利用率最高；（b）给出一批货物所需的最少集装箱数量。请给出在附件一对应具体问题下的最优排放及空间利用率。 -General genetic algorithm, can achieve the following questions: (a) design of size n different methods of emission goods, allowing maximum utilization
floor-layout
- 设备布局优化设计一直是跨学科的研究课题。从数学角度来看，设备布局优化问题属于非线性规划问题，由于约束条件多，对较多设备布局优化问题求解时，将很难找到最优解。近些年来，用遗传算法解决设备布局设计趋势迅速增加。本例将说明遗传算法在车间布局优化中的应用。-floor layout
hxy_Ga
- 用遗传算法针对对为变量进行优化设计，使得目标函数达到最优解-Genetic algorithms for pairs of variables to optimize the design, the objective function to achieve the optimal solution
Genetic-algorithm
- 针对传统遗传算法的早熟收敛问题,在著名的“基因块”假设的基础上,提出了一种改进算法：利用设计的新算子对传统遗传算法演化过程中被淘汰的个体进行二次演化，使得可能包含在将来的演化中对结果的全局最优性产生重要影响的基因块得以保留,以此来避免遗传算法早熟收敛现象。实验结果证明了该改进算法可以有效地避免早熟收敛，提高了算法全局优化能力。-Premature convergence of traditional genetic algorithm, based on the assumptions of t
GeneticAlgorithmMaximalMutual
- 摘 要：针对人脑的二维图像设计了一种遗传算法和最大互信息相结合的医学图像配准算法，采用互信息配准模型，以图像的灰度统计信息为配准依据，用改进的遗传算法搜索图像间的最优变换参数，并用最大互信息作为目标函数指导最优变换参数的搜索。通过实验验证了算法的可行性和稳定性。-Abstract: The paper designs a registration algorithm which links improved genetic algorithm and the maximal mutual inf
Wind-turbine-blades-design
- 本文利用MATLAB的遗传算法工具箱，对弦长和扭角沿风力机展向分布进行优化，得到设计工况下的最优叶片设计。目标函数是设计工况下基于动量叶素理论和Glauert等修正所得出的功率系数。在设计工况下得到的设计结果，其功率系数在一定的风速范围内都能保持一个较高的数值，同时其有效攻角分布大致都在所选翼型的升力与阻力系数的比值最大处，与理论相符合。其结果说明该优化实际的有效性。-In this paper, the use of MATLAB genetic algorithm toolbox, chor
chapter5基于遗传算法的LQR控制器优化设计
- 遗传算法LQR最优控制器设计的MATLAB实现及应用(Genetic algorithm, LQR, optimal design)
遗传算法课件与程序
- 现代优化算法，智能优化算法通过其有效设计可以在跳出局部最优和收敛到一个点之间有个较好的平衡，从而实现找到全局最优点，但有的时候局部最优也是可接受的，所以传统算法也有很大应用空间和针对特殊结构的改进可能。(Modern optimization algorithm)
05161436OFDM_gen1
- 针对OFDM系统中虚载波破坏 等间隔等功率导频最优性的情况,采用遗传算法设计了OFDM系统的导频信号程序(The program of ofdm is useful)
GA
- 基于机组并联的遗传算法的最优设计(Optimal design based on genetic algorithm)
erxiangyichuan
- 提出网格选取法，在保证变压器不过载运行的同时，灵活规划电动汽车的充电时段。进而基于峰谷分时电价构建了充电电费支出最小的目标函数，并基于遗传算法设计了求取最优网格选取结果的方法与步骤(A grid selection method is proposed to flexibly plan the charging time of electric vehicles while ensuring that the transformers are not in operation. Then, ba