Matlab优化工具箱在钻臂设计中的应用

Matlab优化工具箱具有强大的科学计算能力，在工程设计领域得到了广泛的应用。基于优化设计中Kuhn-Tucker（K-T）方程解的原理，本文给出了利用Matlab优化工具箱进行钻臂设计的方法。首先，合理设置优化目标函数和约束条件。然后，使用Matlab优化工具箱进行编程计算。与其他方法相比，使用Matlab优化工具箱进行优化，不仅可以提高计算精度，而且可以减少计算时间，因此在工程设计领域有较强的实际应用价值。     

基于Matlab语言的震后恢复资金分配优化设计

针对震后恢复资金分配的优化设计,介绍了动态规划法在以经济效益为目标建立非线性规划的数学模型,探讨用Matlab语言实现该模型,通过序列二次规划的程序求解。同时简要介绍Matlab优化工具箱的特点和其函数功能。通过编程,对实例的优化过程表明:在动态规化法的基础上,应用Matlab工具辅助计算和设计,可使得震后恢复资金分配的优化设计简捷方便,具有工程实用价值。     

Matlab与C混合编程实现Type-2模糊系统

Type-2模糊系统的理论有着广泛的应用,但是Type-2模糊系统结构较Type-1模糊系统复杂,且编程实现难度和计算强度都较大.Matlab平台下,运用M语言调试算法,在实现Type-2模糊系统的基础上,利用C语言的高效性优化算法,改进程序,克服了Matlab计算瓶颈的问题.给出的Matlab C混合编程实现Type-2模糊系统的程序,编译后可以函数的形式调用,既保留了Matlab平台处理数据的便捷性,又具有很高的执行效率.仿真结果表明该方法的有效性.     

遗传算法求解函数优化问题的Matlab实现

本文介绍了遗传算法的基本原理,并重点分析了Matlab遗传算法工具箱的使用方法。在此基础上,给出了一个函数优化问题的实例,以验证Matlab遗传算法工具箱在解决基于遗传算法的函数优化问题上的有效性和实用性。     

基于Matlab遗传算法工具箱的曲线拟合

遗传算法具有高度并行、随机、自适应的全局优化搜索的特点,能很好地应用于曲线拟合这样的函数优化问题上。利用Matlab遗传算法工具箱求解曲线拟合,为遗传算法工具箱的实际应用提供了新的途径,效果也好。     

基于神经网络与遗传算法的传动部件设计优化

为了提高设计效率,得到最优设计效果。依据人工神经网络模型和遗传算法的基本原理,建立了基于神经网络和遗传算法的传动部件设计优化模型,用Matlab语言编制了应用程序,对神经网络的参数预测与遗传算法的优化过程进行求解,试验仿真结果表明,采用设计优化切实可行,具有良好的实际应用效果。     

开发基于Matlab的物理化学实验数据处理系统

采用Matlab语言开发物理化学实验数据处理系统,系统涉及12个实验的数据处理,介绍系统的功能和程序设计思路,包括数据输入、窗体界面、Matlab函数拟合实验曲线。系统具有灵活方便的数据输入输出和保存功能、强大的数据处理和绘图功能、友好的交互界面等特点,具有应用和推广价值。     

基于PSO优化的电动舵机自抗扰控制器设计

将自抗扰控制技术(ADRC)引入电动舵机控制系统,针对系统输出的测量噪声,使用反正切非线性函数对ARDC进行改进,并针对自抗扰控制器参数较多,整定难度大的特点,采用粒子群优化算法(PSO)优化参数.利用Matlab/Simulink对某电动舵机控制系统进行建模、实现基本自抗扰控制器得出基本ADRC控制性能数据,采用粒子群优化算法对ADRC参数进行优化,得出PSO优化ADRC控制性能数据.分析两组数据得出经过粒子群算法优化后的参数更能发挥自抗扰控制器的效能,优化过程对ADRC实际应用具有指导意义.     

函数优化的遗传算法

遗传算法是一种有效的模拟进化算法,针对不同问题,编码方式多种多样。针对函数优化问题,阐述了不同的编码方式及遗传操作,在Matlab环境中用遗传算法实现求解函数优化问题。     

基于Matlab遗传算法工具箱的函数优化问题求解

介绍了遗传算法的基本原理和求解流程,详细阐述了Matlab遗传算法工具箱的使用方法,并通过使用遗传算法工具箱对一个典型的函数优化问题进行求解,验证了该工具箱在解决函数优化问题上的有效性和实用性     

多元多峰值目标函数在MATLAB中的优化

采用MATLAB的遗传算法,利用强大的数学计算能力和遗传工具箱,在全局搜索空间内寻找极值点,能够有效地对多元多峰值函数进行优化,避免了利用传统优化方法在多元多峰值函数优化过程中陷入局部极值点的优化误区。同时简要介绍了遗传算法的特点、流程和优化工具箱,通过实际编程优化,说明基于MATLAB的遗传算法是一种具有良好的全局寻优的优化工具。     

基于MATLAB的双旋翼控制系统的优化设计

对于非线性复杂控制系统，传统的求解优化设计问题的方法难以获得良好的控制效果。为解决这一问题，使非线性复杂控制系统中的PID控制器的参数整定更加简单方便，文中分析了MATLAB优化工具箱求解优化问题与传统的求解方法相比的主要优点，提出了一种运用MATLAB优化工具箱中提供的函数，对双旋翼非线性复杂控制系统进行优化设计的方法。仿真结果证明该方法是简单可行的，而且可使设计者将精力完全集中于优化问题的本身，而不是过多地纠缠在具体的算法实现上，计算简单方便，结果可靠。     

关于计算机配色模型参数值的优化方法讨论

就数学模型中参数值的优化问题列出两种不同的优化方法———非线性规划函数寻优和遗传算法最优化工具箱中的gaopt函数寻优。针对两种优化方法各自的特点,把gaopt函数的最优解作为非线性规划函数寻优的初始值,解决非线性规划函数初始值难以确定的问题,同时也能更快速、更合理地找到所需的参数值。结果表明,采取将遗传算法同函数调用相结合的方法,可较好地实现模型中参数值的优化。     

用于控制器参数寻优的目标函数研究

控制系统的参数优化问题总要涉及到如何选择目标函数的问题,其目的是使目标函数能比较确切地反映系统的特性,而且又能计算简单。本文先将优化设计中的单纯形寻优法和MATLAB的优化控制工具箱有机地结合起来,选取基于“ISE准则”的目标函数,经过大量的仿真试验证明“ISE准则”确实存在问题。最后利用最优控制理论推导和分析,提出了一种适用于控制系统参数寻优的新的目标函数,并说明了所给出的新的目标函数使得控制系统的时域性能指标(超调量和调节时间)都得到很大的改善。     

A multiobjective evolutionary algorithm toolbox for computer-aidedmultiobjective optimization

This paper presents an interactive graphical user interface (GUI) based multiobjective evolutionary algorithm (MOEA) toolbox for effective computer-aided multiobjective (MO) optimization. Without the need of aggregating multiple criteria into a compromise function, it incorporates the concept of Pareto's optimality to evolve a family of nondominated solutions distributing along the tradeoffs uniformly. The toolbox is also designed with many useful features such as the goal and priority settings to provide better support for decision-making in MO optimization, dynamic population size that is computed adaptively according to the online discovered Pareto-front, soft/hard goal settings for constraint handlings, multiple goals specification for logical "AND"/"OR" operation, adaptive niching scheme for uniform population distribution, and a useful convergence representation for MO optimization. The MOEA toolbox is freely available for download at http://vlab.ee.nus.edu.sg/-kctan/moea.htm which is ready for immediate use with minimal knowledge needed in evolutionary computing. To use the toolbox, the user merely needs to provide a simple "model" file that specifies the objective function corresponding to his/her particular optimization problem. Other aspects like decision variable settings, optimization process monitoring and graphical results analysis can be performed easily through the embedded GUIs in the toolbox. The effectiveness and applications of the toolbox are illustrated via the design optimization problem of a practical ill-conditioned distillation system. Performance of the algorithm in MOEA toolbox is also compared with other well-known evolutionary MO optimization methods upon a benchmark problem.     

Matlab优化工具箱在干酪根成烃动力学参数标定中的应用

主要针对干酪根成烃动力学参数的特点,应用MATLAB优化工具箱,对动力学参数已知的干酪根的生烃热解曲线进行固定指前因子和变指前因子方法进行标定。并将MATLAB优化工具箱函数标定的结果与已知的动力学参数在实验室热解生烃曲线和地质条件外推生烃曲线分别进行了比较。结果表明,MATLAB优化工具箱函数完全可以标定出可以满足要求的动力学参数。提出了对不同复杂结构的干酪根样品固定指前因子法和变指前因子法的两种标定方法。对于活化能近似正态分布和活化能分布较为单一的样品可以用固定指前因子的方法进行标定,其他活化能分布较为复杂的样品可以用变指前因子的方法进行标定,且结果均可以达到较为满意的结果。     

遗传算法及其工具箱在函数优化问题中的应用

函数优化是遗传算法的经典应用领域,也是对遗传算法进行性能评价的常用算例。由此,该文首先对遗传算法的基本原理和定义,以及其工具箱作了简介,最后结合实例,简述了遗传算法及其工具箱在函数优化问题中的应用。     

基于Matlab的测控系统动态性能优化与仿真

提出微位移传感器测控系统动态性能优化设计方法,建立系统数学模型和校正模型,借助Matlab控制系统工具箱、优化设计工具箱完成校正模型的参数寻优,实现测控系统动态性能的优化设计。仿真结果显示,该方法优化效果明显,拓展了工作频带,改善了系统的动态性能。     

Matlab遗传算法工具箱在非线性优化中的应用

投影寻踪是一种降维处理技术,通过它可以将多维分析问题通过投影方向转化为一维问题分析。应用该法的关键在于寻求最佳投影方向,这可以转化为一个复杂的非线性优化问题来进行解决。选取某地区大气环境质量评价的投影寻踪评价模型,编制相关的目标函数和约束函数,应用基于MATLAB的遗传算法和直接搜索工具箱进行优化求解。结果表明：该工具箱在求解此类非线性优化问题上的有效性和方便性,从而为各领域应用投影寻踪模型提供了强有力的优化工具。