基于多目标优化的免疫遗传算法 在Matlab环境中的实现

阐述了基于多目标优化的免疫遗传算法基本原理，合理地在抗原聚类算法中引入孤立度算法。在该算法中，将优化问题的可行解对应于抗体及pareto最优个体对应于抗原，并运用改进的抗原聚类算法不断更新抗原群中的抗原，从而得到分布均匀的pareto最优解。并探讨了在Matlab环境下应用免疫遗传算法实现多目标优化，主要对增强度计算、pareto求优、抗原聚类等进行了算法实现。并以实例说明其在Matlab环境中实现的可行性。     

基于C语言的遗传算法工具箱

以Ｃ语言头文件方式开发成功遗传算法工具箱ＮＰＵＧＡＴｏｏｌｂｏｘＶ１．０。该工具箱既包括了遗传算法的基本算子，又包含了最新改进算子，可适用于单种群、多种群遗传算法。工具箱在ＴｕｒｂｏＣ２．０及ＢｏｒｌａｎｄＣ＋＋３．１环境下调试成功并通过不同算例测试。     

鼓式制动器设计的遗传算法优化及其Matlab实现

以制动效能因数为目标函数建立了制动器优化的数学模型,并运用遗传算法进行了优化分析.给出了运用Matlab遗传算法优化工具箱进行遗传算法优化的实现方法.结果表明采用遗传算法实现鼓式制动器的优化设计效果明显且实现方法简单.     

利用Matlab遗传算法优化磁性纤维多元混纺纱的混纺比

采用磁性纤维和竹、棉纤维进行多元混纺,分析不同混纺比条件下混纺纱的性能,并采用1stopt软件得出混纺纱性能指标与各纤维含量的关系式,然后应用Matlab遗传算法工具箱对磁性纤维多元混纺纱的混纺比进行优化.结果表明:当权重系数为[0.25、0.2、0.3、0.25]时,得到最优混纺比为磁性纤维、竹、棉纤维各占67%、23%和10%.     

基于Matlab遗传工具箱的高强混凝土配合比优化

利用Matlab提供的遗传工具箱来解决高强混凝土配合比的优化设计问题.从成功的配合比数据中,归纳出各组分用量的取值范围,以1 m3混凝土成本为优化目标.将带非线性约束的数学规划问题转化成线性不等式、区间约束和非线性约束函数,设置遗传算法的各相关参数,完成遗传操作获得最优解.经实配试验其结果与工程实例中提供的设计参数相比,减少费用17.2%.     

复杂函数优化的混沌遗传算法

将混沌融入遗传算法提出了混沌遗传算法,该方法利用混沌运动的随机性、遍历性、对初始条件的敏感性等特性进行群体的混沌初始化和最优个体的混沌变尺度载波寻优,典型复杂函数优化的仿真结果表明,该方法较遗传算法具有更快的收敛速度和更小的计算,是复杂函数优化的有效手段。     

启发式遗传算法

讨论了遗传算法的各个算子的概念、作用和实施方案。对优化问题给出了启发式遗传算法并验算了若干测试函数。     

Matlab环境下可视化工具箱的开发

以Ｍａｔｌａｂ作为工作语言和开发环境,开发了一个在Ｍａｔｌａｂ平台下的可视化软件工具箱,实现了一般的数据可视化功能,并增加了一些特定于流场可视化的特征,为Ｍａｔｌａｂ的再开发和可视化系统的设计奠定了一定的基础。     

遗传算法的改进

遗传算法是建立在遗传学与自然选择基础上的自适应索过程,作为解决复杂问题的一种有效手段,遗传算法是目前人工智能和系统优化领域的热点研究课题。但是,在实际应用中,简单跗算法存在收剑速度慢和稳定性差等缺陷。为克服这些问题,在对遗传算法的基本要点进行介绍的基础上,对交换、突变和复制等算子以及操作过程进行了改进。为了验证改进遗传算法的可行性与有效性,进行了多峰值函数的优化。试验结果表明,改进遗传３算法提高了     

基于MATLAB平台的遗传算法工具箱 (GA Toolbox)的优化计算

重点介绍了一个基于MATLAB平台的遗传算法工具葙(GA Toolbox)的使用方法,在此基础上,给出了两个优化问题的实例以验证GA Toolbox在解决基于遗传算法的优化问题上的有效性和实用性。     

一种基于多级遗传寻优的模糊控制器设计

模糊控制器设计的核心问题是模糊控制规则表的确定。模糊控制规则主要来源于专家经验和控制工程的知识,因其并不是在任何时候总能获得,这大大限制了模糊控制器的应用前景。提出了一种基于量化因子,比例因子和解析式规则的模糊PID控制器,并采用多级遗传算法对参数进行分组分阶段交替寻优,仿真结果显示该方法取得了良好的效果,在保证控制效果的情况下,大大简化了模糊控制器设计。     

街道的空间构成

如何创造良好的街道空间对于城市的面貌来说是极其重要的．通过探讨街道的含义、街道空间的构成要素以及它们之间的关系,街道的设计原则与方法几方面来解析街道空间     

基本遗传算法及其改进

介绍遗传算法的机理，论述了基本遗传算法的原理、特点，分析以基本遗传算法为蓝本的各种扩展遗传算法的步骤，针对其不足之处，提出了相应的改进方法。     

NPV risk simulation of an open pit gold mine project under the O'Hara cost model by using GAs

This paper analyzes an open pit gold mine project based on the O'Hara cost model. Hypothetical data is proposed based on different authors that have studied open pit gold projects, and variations are proposed according to the probability distributions associated to key variables affecting the NPV, like production level, ore grade, price of ore, and others, so as to see what if, in a gold open pit mine project of 3000 metric tons per day of ore. Two case scenarios were analyzed to simulate the NPV, one where there is low certainty data available, and the other where the information available is of high certainty. Results based on genetic algorithm metaheuristic simulations, which combine basically Montecarlo simulations provided by the Palisade Risk software, the O'Hara cost model, net smelter return and financial analysis tools offered by Excel are reported, in order to determine to which variables of the project is more sensitive the NPV.     

基于Matlab的FIR数字滤波器设计

滤波器设计是信号处理的核心问题之一,M atlab软件在多个研究领域都有着广泛的应用。介绍了基于M atlab环境下,用窗函数设计法实现FIR数字滤波器的设计,以及其与以前人们常用的设计方法的区别,并给出了设计实例。仿真表明,设计结果的各项性能指标均达到指定要求,设计过程简便易行。     

基于Matlab的电力系统分析工具包及其潮流计算

介绍了一种基于Matlab语言的电力系统分析软件包.该软件包可完成潮流计算、连续潮流、小信号稳定分析、动态时域仿真及相量测量单元配置等方面的分析和研究.通过对同一个IEEE14节点系统进行潮流计算,结果表明,该软件包的计算结果正确,且具有一定精度.     

遗传算法在永磁电机优化设计中的应用

详细研究了应用遗传算法进行永磁电机优化设计的策略和方法，并以一台海洋潜水器用永磁直流伺服电动机为例进行优化，取得满意结果。     

Matlab在计算机辅助几何设计领域的应用

基于计算机辅助几何设计的重要性和Matlab语言的普及,探讨了Matlab在计算机辅助几何设计领域中的应用问题.由于Matlab的基本编程单元是复数矩阵,因此首先归纳出了一维Bezier曲线和二维张量积型Bezier曲面的矩阵表示形式,在此基础上形成算法,编写了可实现的程序,随后以具体实例的形式给予验证,最终得到了满足要求的曲线和曲面,以期能够推动Matlab的CAGD专业工具箱的产生.     

利用改进遗传算法求解多极值点函数

提出了适应度标定公式，解决遗传算法初始阶段和临近结束阶段群体的选择压力，正确引导群体发展方向，解决标定后适应值非负问题。定义了相似度概念，可以在不增加群体规模的前提下增加群体的多样性，解决算法易收敛到局部最优解问题。