基于MATLAB遗传算法工具箱的控制系统设计仿真

本文介绍了基于 MATL AB的遗传算法工具箱 (GAOT) ,阐述了如何利用遗传算法工具箱结合SIMU L INK平台来实现控制系统的设计和仿真 ,并给出利用遗传算法工具箱对

基于Matlab遗传算法工具箱的内插齿刀优化设计

插齿刀参数的选取决定着插齿刀寿命、耐用度和被加工齿轮质量。为了使渐开线内齿轮插齿刀获得更好的切削性能,综合考虑切入顶切、干涉顶切等约束条件,建立了以插齿刀最大重磨厚度、最大变位系数及最大齿数参数为优化目标的数学模型,该模型为插齿刀参数优化设计奠定了基础。在所建立的数学模型基础上,针对传统插齿刀参数优化方法不易全局寻优、迭代收敛慢等不足,提出了一种基于Matlab遗传算法工具箱求解渐开线直齿内插齿刀参数的优化设计方法。

基于MATLAB遗传算法工具箱的水鸟水翼控制研究

为了保证海洋地质勘探的准确性和经济性,"水鸟"水翼角度控制是地震拖揽控制的重要环节。建立水鸟水翼角度控制的简化模型,以"转过所有角度之和最短"为控制目标,进行算法设计并利用"罚函数法"进行约束处理,通过MATLAB遗传算法工具箱进行优化计算。遗传算法的计算结果偏差在允许范围之内,验证了遗传算法在该控制系统中应用的可行性。

基于MATLAB遗传算法工具箱的PID参数优化研究

遗传算法是一类可用于复杂系统优化的具有鲁棒性的搜索算法,遗传算法工具箱(GAOT)为遗传算法的推广和应用提供了良好的工具。针对传统PID的局限性,利用遗传算法工具箱对PID控制器参数进行优化。仿真结果表明:该方法几乎无超调,且过渡时间短,可获得比传统设计方法更优良的控制效果。

遗传算法工具箱(GOAT)在MTMD参数优化中的应用

利用MATLAB遗传算法工具箱,对主结构频率发生变化的MTMD参数进行优化,得到了适用于频率变化的结构MTMD参数,为MTMD参数提供了一种方便、快捷的优化方法.

基于无单元伽辽金法和Matlab遗传算法工具箱的结构形状优化研究

将无网格Galerkin法(element-free Galerkin method,EFGM)和改进的Matlab遗传算法工具箱(matlab genetic toolbox,MGT)相结合,提出了一种新的连续体结构形状优化设计方法。针对形状优化设计的特点,建立了一种规则网格与有限元网格混合的EFG积分背景网格法。详细介绍了M函数文件的修改方法,解决了现有Matlab遗传算法工具箱不能直接施加的非线性与隐性约束条件的难题。最后,完成了一个工程实例的结构形状优化,优化结果表明该方法是有效可行的。

遗传算法工具箱在消力池水力计算中的应用

为尝试避免传统低效的经验试算法、图解法等,以挖深式消力池为例,建立了其消能防冲水力计算的非线性优化模型,并提出用MATLAB遗传算法工具箱优化求解的方法。计算结果表明,MATLAB遗传算法工具箱能有效解决消力池水力计算问题,且该工具箱具有计算速度快、解的精度好、自动化程度高等优点。

遗传算法工具箱在半主动-TMD参数优化中的应用

提出一种新型的结构振动控制变频TMD半主动控制系统,采用遗传算法工具箱分析了结构的动力放大系数,证实了其对结构振动控制的可行性和有效性。结果表明,单个变频-TMD作为一种半主动驱动器能有效降低结构反应,与传统TMD相比,具有更大的减振频带宽度,而且效果显著。

遗传算法工具箱在弧底梯形明渠正常水深计算中的应用

弧底梯形渠道断面的水力计算中,正常水深的求解无显函数形式的表达公式。为避免传统低效的经验试算法、图解法等,通过对弧形底梯形明渠正常水深计算的基本方程进行数学变换,将其正常水深计算问题可归结为一非线性优化问题,再运用MATLAB遗传算法工具箱求解。结果表明,MATLAB遗传算法工具箱具有计算精度高、求解速度快、程序通用性强、直观、方便等优点。

模式搜索算法工具箱在电力系统经济调度中的应用

电力系统经济调度在自动化调度系统中有重要的应用,实现系统经济调度首先要了解电源结构、输电距离及负荷水平等系统资料,其次在系统资料的基础上建立系统经济调度模型,最后用各种算法对系统经济调度模型进行求解,本文主要介绍模式搜索算法对模型求解过程的实现,为读者快速的掌握模式搜索算法工具箱在系统经济调度求解过程中的应用,并简要介绍算法参数设置情况。

粒子群优化算法工具箱及其在预测中的应用

粒子群优化算法工具箱(PSOt)具有应用方便,无需复杂编程,功能强大等特点。该文提出了一种采用粒子群算法工具箱优化RBF网络的预测模型,即利用PSOt优化RBF网络隐层中心、基宽向量及输出权值等,将网络参数编码为PSOt算法中的粒子个体,在全局空间中搜索最优适应值参数,构成PSOt-RBF预测模型。将该模型应用于某矿生产数据的预测研究,并与常规粒子群优化算法预测结果进行比较。仿真实验表明PSOt-RBF模型预测精度优于PSO-RBF和单一的RBF预测模型,实例验证了所提方法的有效性和实用性。

基于Matlab的遗传算法的工具箱的研究及改进

介绍了使用 Matlab语言编程实现的遗传算法 ,并建立遗传算法工具箱。通过仿真实验说明该工具箱具有运行稳定、结构灵活、扩展方便等特点 ,能直观显示改进后的 GA,比标准 GA具有收敛速度快、不易陷入局部极小、精度高等特性。

基于流程图的可视化算法工具RAPTOR在计算思维培养中的应用实践

对于程序设计类课程的初学者而言,在学习中面临的主要困难之一就是不能直接专注于算法本身,尤其是像C语言这种语法规则既灵活又严谨的编程语言,经常使学生陷入语法错误的困境,很难在短时间内达到计算思维培养的预期效果,学生也往往因此逐渐失去了对程序设计的学习兴趣。基于流程图的可视化算法工具RAPTOR可以帮助学生专注于问题求解的思想和方法,通过拖拽、连接的方式和一些简单的设置即可快速建立程序流程图,从而达到快速训练计算思维的目的。

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。

基于光照补偿算法的二维码图像增强工具设计

针对二维码使用过程中出现的破损问题,设计一种基于光照补偿算法的二维码图像增强工具。确定点阵二维码中单个模块内部孔洞的具体像素位置,并利用邻域像素替换原孔洞像素值,最终使点阵与背景区分开,同时保证点阵的间隙和极性不发生变化。设计的算法经过实验分析可以实现破损二维码的识别,通过精度分析和效率分析验证该算法的实用性,初步解决了部分二维码损坏导致的不能识别的问题。

双向驱动型算法解释工具:以默示算法共谋为场景的探索

以默示算法共谋为代表的算法垄断加剧了法律规制相较于算法科技的滞后性。传统算法解释权主要侧重于对算法施以合同为基础的私权规制,但其对于公平竞争秩序的法律保护显得捉襟见肘。双向驱动型算法解释工具是一种脱胎于传统算法解释权的新型数据治理工具,具有启动主体上的双向多元特征,能够最大限度调动多元公私主体发挥各自优势参与算法合作共治,并将算法解释和算法审查有机结合,开展算法规制和算法救济层面的实质审查。应从双向驱动型算法解释工具的启动主体与解释主体、解释原则与解释标准、解释审查机制的科学构建,以及修改垄断协议相关法律制度等维度,实现双向驱动型算法解释工具更优的数据治理绩效。

算法型评分工具:优势、风险与法律规制

在个人金融借款业务中,对借款人进行信用评价是风险控制的核心手段。信用评价的工具随着科技进步而不断改进,近年来又兴起了向算法型评分工具发展的趋势。算法型评分工具的特点表现为,依托机器学习算法和以借款人的新型替代数据为分析对象。之所以要引入算法型评分工具,是因为其相较于传统型评分工具具有增强包容性和提高预测准确性的显著优势,符合信用评分行业准确性和公平性的核心要求。与此同时,伴随着机器学习算法的嵌入,算法型评分工具自身也潜藏着评分不透明、不准确和不公平的风险。在我国现行法律体系下,《个人信息保护法》提供了可用于规制上述风险的法律手段。具体来说,信用评分机构须主动就其算法开展贯穿全周期的影响评估,评估活动应遵循较为严格的评估标准;借款人可向信贷机构或评分机构主张行使算法解释权,评分机构的商业秘密保护和算法的技术复杂性并不会影响该权利的可行性和实效性;借款人还可以信贷机构为对象主张算法结果拒绝权,要求信贷机构对贷款决策进行人工干预。

基于遗传算法的离心泵多目标优化

建立了以离心泵效率最大、汽蚀余量最小和曲线无驼峰的多目标函数优化的数学模型,并利用Matlab遗传算法工具箱进行优化计算,取得了很好的结果。相比于传统的优化方法,Matlab的遗传算法工具箱能使求解过程简化和得到全局最优解,并且省去编程的时间,为多目标优化提供了一种新思路,具有广阔的应用前景。

基于MATLAB遗传算法的齿轮减速器的优化设计

针对单级直齿圆柱齿轮减速器,以体积最小为目标,用惩罚函数法建立了减速器的体积优化目标函数;在介绍设菲尔德遗传算法工具箱的使用方法的基础上,根据减速器的体积优化目标函数,用MAT-LAB语言编写了优化程序,并进行了实例优化设计。设计结果表明:这种优化方法合理有效。