基于MATLAB发酵培养基的优化

发酵培养基配比的优化是含有多变量非线性目标函数的优化。以青霉素发酵为例,通过考察青霉素效价产率的大小,用MATLAB统计工具箱的“regress”函数对培养基配比进行多元非线性回归,以含有约束的回归方程作为目标函数,调用MATLAB优化工具箱的“fmincon”函数,对其进行优化,确定了适宜的培养基配比。将优化条件得到的预测值与实测值比较,当培养基配比为乳糖8．0％、花生饼粉4．0％及苯乙酰胺0．213％时,目标产物的效价产率为1226．0,与优化结果1210．9比较接近。     

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。     

应用罚函数求解二层线性优化问题的全局优化方法

应用罚函数原理，将二层线性优化问题转化为目标函数带有罚函数子项的非线性优化问题，当罚系数大于某一数值时，库函数项为一精确项，该非线性优化问题用渐的进外逼近算法可求出其全局最优解。     

量子粒子群优化算法在训练支持向量机中的应用

训练支持向量机的本质问题就是求解二次规划问题，但对大规模的训练样本来说，求解二次规划问题困难很大。遗传算法和粒子群算法等智能搜索技术可以在较少的时间开销内给出问题的近似解。量子粒子群优化（QPSO）算法是在经典的微粒群算法的基础上所提出的一种有较高收敛性和稳定性的进化算法。将操作简单而收敛快速的QPSO算法运用于训练支持向量机，优化求解二次规划问题．为解决大规模的二次规划问题开辟了一条新的途径。     

求解全局优化问题的混合智能算法

把序列二次规划作为遗传算法的一个局部搜索算子,嵌入到实数编码遗传算法中,构成一种基于序列二次规划和实数编码遗传算法的高效的混合智能算法。该方法充分利用序列二次规划法的强局部搜索能力和遗传算法的全局收敛性,使得混合算法的全局收敛性得到改善并且减少了计算量。数值实验结果表明,混合算法是高效可靠的。     

基于微粒群优化的序贯二次规划方法

文章针对约束非线性优化问题,将微粒群优化算法(PSO)和序贯二次规划(SQP)算法结合起来,提出了一种解决此类问题的有效算法。PSO可以看作是全局搜索器,而SQP则主要执行局部搜索。对于那些具有多个局部极值点的优化问题,大大增加了获得全局极值点的几率。由于PSO具有快速全局收敛的特点,同时SQP的局部搜索能力很强,所以所提算法可以快速获得全局最优值。将基于PSO的序贯二次规划算法在两个标准优化问题上进行仿真,结果证明与标准的PSO和SQP相比,算法具有明显的优越性。     

CLF-CBF-QP新形式下非线性系统的安全攸关控制与优化

利用二次规划(QP)结合控制Lyapunov函数(CLF)和控制障碍函数(CBF)形成非线性系统的一种安全攸关控 制策略, 称为CLF-CBF-QP, 其在实现控制目标和确保安全之间起到协调作用. 然而, 一旦引入附加的约束, 如输入 约束, QP求解可能变得不可行. 另外, 当考虑系统本身的体积或环境中存在快速移动的障碍物时, 动态系统与障碍 物发生碰撞的可能性会极大地提高. 因此, 本文首先从控制输入空间和状态空间的角度分别分析QP求解可行性以 及CLF和CBF中参数对QP求解可行性和系统性能的影响, 并提出一种CLF-CBF-QP新形式来提高优化问题的可解 性; 其次, 在考虑动态系统本身的体积且环境中存在动态障碍物时, 设计一种CBF新形式使其仍能保证系统的安全 性; 最后, 通过线性平面四旋翼在存在动态或静态障碍物的环境中进行轨迹跟踪来验证所提出方法的有效性.     

求解约束优化问题的动态邻域粒子群算法*

粒子群算法(PSO)求解约束优化问题存在较严重的早熟收敛现象,为了有效抑制早熟收敛,提出了基于改进的约束自适应方法的动态邻域粒子群算法(IPSO)。算法采用动态邻域策略提高算法的全局搜索能力,设计了一种改进的自适应约束处理方法,根据迭代代数线性增加搜索偏向系数,在早期偏向于搜索可行解,在后期偏向于搜索最优解,并引入序列二次规划增强算法的局部搜索能力。通过基准测试函数实验对比分析,表明该算法对于约束优化问题具有较好的全局收敛性。     

改进的群搜索优化算法在MATLAB中的实现

文章介绍了一种改进的带趋势预测的群搜索优化（Group Search Optimizer,GSO）算法,描述了此算法在MATLAB中的程序实现。同时根据函数优化的概念,举例说明了改进算法在函数优化中的应用方法。     

基于SQP 局部搜索的混沌粒子群优化算法

提出一种基于序贯二次规划(SQP)法的混沌粒子群优化方法(CPSO-SQP).将混沌PSO作为全局搜索器,并用SQP加速局部搜索,使得粒子能够在快速局部寻优的基础上对整个空间进行搜索,既保证了算法的收敛性,又大大增加了获得全局最优的几率.仿真结果表明,算法精度高、成功率大、全局收敛速度快,明显优于现有算法.将所提出的算法用于高密度聚乙烯(HDPE)装置串级反应过程的乙烯单耗优化,根据工业反应机理以及现场操作经验分析可知,所提出的算法是可行的.     

基于MATLAB化工装置的操作弹性分析

阐述了化工装置操作弹性分析的必要性和实用方法。以浮阀塔板为例，说明如何采用顶点法求解化工装置弹性系数，进行弹性分析，确定不确定参数真实可行的变化范围，比较不同设计的弹性大小；并找出瓶颈所在，为装置的扩产改造提供理论依据。采用MATLAB编程求解弹性系数，算法简单，语言精练。本文所介绍的算法对求解化工装置的弹性系数具有通用性。     

基于MATLAB的调制解调器的设计

在通信系统中,调制解调起着极其重要的作用.根据调制解调的工作原理,利用MATLAB作为编程工具,通过计算机实现对欲传输的原始信号在发送端对一个高频信号进行振幅调制,而在接收端通过检波过程恢复原信号,并给出了应用实例.     

基于MATLAB的硬件驱动的开发

用MATLAB进行实时控制系统的开发，具有周期短、费用低，效率高的特点，但但一般要自己建立与硬件接口的驱动程序，本文以自行设计的多功能控制卡为例分析了如何在MATLAB中建立硬件的驱动库文件，进行控制系统开发时，在Simulink中建立控制系统模型时，直接调用建成的库文件就可实现对硬件资源的访问，与硬件进行交换数据。我们很方便地把它用于X－Y定位平台的运动跟踪控制的实验。     

基于CUDA的加速MATLAB计算研究*

介绍了NVIDIA公司新的编程框架CUDA的特点以及CUDA加速MATLAB的方法,测试了CUDA加速岩土工程中常用的算法如矩阵计算、快速傅里叶变换、支持向量机。随后分析了数据规模、算法复杂性与加速效果的关系,指出了基于CUDA的MATLAB加速计算的应用前景。测试结果表明,CUDA方式相对传统计算方式的最好加速效果分别达到了22.39倍、46.88倍、51.32倍,证明了CUDA加速计算的有效性。     

基于MATLAB中calibration toolbox的相机标定应用研究

相机标定的目的是确定相机的几何和光学参数以及相机相对于世界坐标系的方位。cal-ibration toolbox作为一个标定工具,容纳了如Tsai、Faugeras等多种经典的标定方法,从自主标定的使用方面详细介绍了calibration toolbox的使用方法。     

基于Matlab工程数表处理方法的研究

许多复杂曲面零件的形状轮廓是通过反求工程得到CAD模型的。其中对工程中所得数据的数学处理是一个关键步骤。本文利用一种用于工程计算的高性能程序设计语言MATLAB来进行数据处理,采用最小二乘法的判别准则,对所得数据进行了拟合,满足了拟合精度要求。利用MATLAB的强大的数值计算能力实现了对工程数表处理时程序算法简单的一种新方法,对复杂工程数据的处理具有借鉴意义。     

基于MATLAB Web Server的发酵生产远程调度优化系统的开发

介绍了基于MATLAB Web Server的发酵生产远程调度优化系统的开发过程.该系统旨在为发酵生产提供实时、优化的解决方案,它利用MATLAB Web Server组件,将MATLAB科学计算软件与Internet网络无缝结合,从而实现生产调度优化方案的远程在线生成.仿真运行结果表明,应用该系统可以得到满足资源约束条件的生产调度方案,提高了调度工作的效率.     

基于MATLAB色差预测多元回归模型的研究

由于间歇染色无法实现色差在线测量,直接影响染色的质量.在染色过程中,色差受多种工艺参数的影响,其中主要的有染料的初始浓度、染色时间、染色温度以及助剂的浓度.为了预测色差值,本文在实验数据分析的基础上,利用MATLAB统计工具箱的"nlinfit"函数,建立色差的多无非线性回归模型,并通过多元检验确定该模型的正确性.实验结果表明,多元非线性模型计算得到的色差值与实际值很接近,对生产实践具有一定的指导意义.     

基于Matlab/xPCTarget的数据采集系统

MATLAB作为一种面向科学和工程计算的流行软件．其发展相当迅速。随着Simulink\Real Time Workshop\xPCTarget等工具箱的推出，MATLAB在实时信号采集和控制方面又有了新的应用。本文主要是结合作者的实际运用．详细阐述了怎样基于MATLAB／xPC Target平台来构建数据采集系统，最后给出了应用实例。