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。     

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。     

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MATLAB优化工具箱的最优投资方案的设计与实现

在金融领域中，优化设计和MATLAB优化工具箱有着不可估量的应用前景。本文首先介绍了优化设计的概念和过程，分析了MATLAB优化工具箱的求解优化问题的优点，然后通过建立数学模型，选择序列二次规划算法，利用MATLAB优化工具箱中的非线性约束优化函数，在MATLAB平台下缩写程序，设计和实现了一种最优投资方案。     

Matlab符号对象在求解多维非线性方程组中的应用研究

讨论了利用Matlab符号对象进行函数绘图，确定解的存在区间，再利用Matlab功能函数求解数值解的方法。以空间力或势能平衡问题的非线性方程组为例进行了求解。由于采用了Matlab工具箱函数，编程简单，特别适合计算各类发散的非线性方程组。     

应用Maple和Matlab进行生化工程建模实践

由于生物化学工程基于机理十分复杂的生物体系，因而在理论建模、模型求解和优化上必然导致对数学的要求较高。而对这些数学问题的求解，则应利用相应的数学软件来进行。本文推荐了适合于生化工程不同层次上数学处理要求的Maple和Matlab两种数学软件，并在推广应用的基础上进一步提出开发Matlab中生化工程工具箱的构想。     

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。     

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.     

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.     

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。     

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。     

基于QPSO方法优化求解TSP

针对粒子群优化算法PSO求解旅行商问题TSP收敛速度不够快的缺陷,提出利用量子粒子群优化算法QPSO求解TSP,在交换子和交换序概念的基础上,以Matlab语言为开发工具实现了TSP最佳路径的求解.实验表明改造QPSO算法用于优化求解14点的TSP,能够迅速得到最优解,收敛速度加快,搜索效率得到较大水平提高;QPSO方法在求解组合优化问题中将非常有效.     

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.     

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。     

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DTC-MOPSO算法的焊接机器人路径规划

点焊机器人在汽车白车身焊接中的应用大大提高了企业的生产效率,本文从焊接路径长度和能量两方面进行焊接机器人多目标路径规划．为了很好地解决这个问题,本文对一种新型多目标粒子群算法（三态协调搜索多目标粒子群优化算法）进行改进,得到适合于求解离散多目标优化问题的离散化三态协调搜索多目标粒子群算法（DTC-MOPSO）．通过和两个经典的优化算法比较,DTC-MOPSO算法在分散性和收敛性方面都有很好的优化性能．最后运用Matlab机器人工具箱对机器人的运动学、逆运动学以及逆动力学进行分析以求解机器人的路径长度和能耗,并将改进的算法应用于焊接机器人路径规划中,结果显示规划后的路径明显优于另外两种算法.     

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。     

Matlab统计工具箱的若干优化补充

针对Matlab 6.5统计工具箱没有优化正态总体方差的区间估计,且没有给出正态总体方差检验的问题,通过编写Matlab程序,优化统计工具箱对正态总体方差的区间估计,开发正态总体方差的假设检验算法.实例表明该方法在推断统计方面实用性较强.