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     

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MATLAB遗传算法优化工具箱的优化计算

采用Matlab语言编制的遗传算法工具箱（GAOT）可实现二进制编码和真值编码的模拟进化计算，此工具箱在遗传操作方面非常灵活。介绍了用遗传算法工具箱解决了连续优化问题和旅行商问题，并给出了两个实例。     

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。     

MATLAB遗传算法工具箱在函数优化中的应用

本文介绍了遗传算法的运算流程,阐述了MATLAB遗传算法工具箱的主要函数及其功能。结合典型的二维和高维多峰测试函数,在MATLAB环境中有效地解决了用遗传算法求解函数优化问题,验证了MATLAB遗传算法工具箱的有效性和灵活性。     

RVM核参数的遗传算法优化方法

核函数的参数严惩影响RVM的综合性能.为求得稀疏解、避免过拟合,提出使用遗传算法针对问题背景自动优化核函数的参数.在适应度函数评判下,种群经过选择、交叉和变异迭代进化,高效率地得到最优解,在定义RVM回归性能综合评判批准Fitness作为适应度函数的基础上,使用Matlab遗传算法工具箱和改进的Tipping程序获取sinc数据最优核函数参数,实验证明遗传算法可以高效准备地优化RVM核参数,特别对于具有较多参数的核函数更具实用性.     

Matlab遗传算法工具箱在约束非线性惩罚函数中的应用

以遗传算法原理和方法为基础,简要介绍其工具箱在Matlab中的两种调用方式。在惩罚函数的基础上应用遗传算法工具箱解决约束非线性规划问题。比较最佳适应度及最佳个体与传统数值计算方法的误差,得出遗传算法在该类问题上可以跳出局部最优解,且收敛速度快,编写方式灵活的结论。为工程领域的推广及普及应用提供参考依据。     

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。     

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。     

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。     

遗传算法求解精度与种群大小的函数关系

遗传算法在多方面具有运用,过早收敛是其主要的局限性,扩大种群可有效避免过早收敛。使用Matlab遗传算法工具箱收集了大量求解精度随种群的增大而提高的数据,通过曲线拟合,高精度地得到了遗传算法求解精度与种群大小的函数关系。     

基于遗传算法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,通过遗传算法工具箱（GAOT）的程序求解。通过编程,对实例的优化过程表明：在动态规化法思想的基础上,利用Matlab遗传算法工具箱辅助计算和设计,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。     

VC++下如何利用Matlab工具箱进行数字信号处理

文章分析了如何在Vc环境中运用Matlab工具箱处理数字信号的问题,把Matlab工具箱中所有的功率谱进行密度分析的函数为例,通过概述Matlab引擎、编译器和利用Matcom调用工具箱函数。     

遗传算法求解精度与种群大小的函数关系

遗传算法在多方面具有运用，过早收敛是其主要的局限性，扩大种群可有效避免过早收敛。使用Matlab遗传算法工具箱收集了大量求解精度随种群的增大而提高的数据，通过曲线拟合，高精度地得到了遗传算法求解精度与种群大小的函数关系。     

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。     

Matlab软件优化工具箱的应用

简要介绍了Matlab软件工具箱的特点和功能 ;对优化工具函数进行了分析 ;探索其在最优化设计中的应用。基于Matlab语言的结构优化设计具有语言简单、函数丰富、编程效率高、扩展能力强等特点 ,具有很好的应用前景 ,值得推广。     

Vc~(++)下如何利用Matlab工具箱进行数字信号处理

详述了在 Vc环境下利用 Matlab工具箱进行数字信号处理 ,全文以Matlab工具箱中功率谱密度分析函数为例 ,介绍了通过 Matlab自带的引擎 ,Matlab自身的编译器 ,以及利用 Math Tools公司的 Matcom进行对工具箱函数的调用     

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。     

遗传算法辅助作曲研究

对遗传算法在作曲中的应用进行了一定的研究。介绍了遗传算法作曲系统目前的发展情况,分析了这一研究领域存在的问题,提出了一种新的交互式遗传算法作曲系统,借助Matlab 6.5下的遗传算法工具箱对系统进行了验证,取得了很好的效果。     

基于Matlab的遗传算法解决多峰RBF神经网络模型全局最优化问题

以多峰RBF神经网络模型为例,研究了结合Matlab神经网络工具箱和遗传算法工具箱建立神经网络模型并求解模型的全局最优解,同时比较该模型中不同交叉算子对遗传算法全局寻优能力的影响.结果表明,采用启发式交叉算子能有效抑制遗传算法的早熟,提高其全局寻优能力,为用遗传算法解决多峰神经网络模型全局最优化问题提供了一种有效的途径.