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。

Box-Behnken Design响应面法结合遗传算法和直接搜索算法优化丹栀逍遥散的提取工艺

目的:优化丹栀逍遥散的提取工艺。方法:采用加热回流提取法提取丹栀逍遥散组方药材样品粉末,以乙醇体积分数、提取时间和液料比(V/m)为考察因素,以栀子苷、芍药苷和丹皮酚3个指标成分的综合评分为评价指标,先采用Box-Behnken Design(BBD)响应面法进行试验设计,建立数学模型并获得目标函数后,结合遗传算法和直接搜索算法求解各因素的最优取值。结果:丹栀逍遥散中3个指标成分的最优提取工艺条件为60.8%乙醇提取3.1 h、液料比为15.72∶1(mL/g)。采用BBD响应面法或结合遗传算法和直接搜索算法所得的综合评分比较差异无统计学意义(P>0.05)。结论:经优化的工艺可用于丹栀逍遥散中3个指标成分的提取。BBD响应面法结合遗传算法和直接搜索算法在优化中药提取工艺方面具有一定优越性。

基于遗传算法和直接搜索策略的PID整定研究

该文在详细分析遗传算法和直接搜索法优缺点的基础上提出了一种基于遗传算法和直接搜索策略的混合优化算法。该算法既具有遗传算法的全局寻优能力,又具有直接搜索法的局部寻优能力。可大大提高寻优的精度和速度。该混合算法先用遗传算法对给定区域进行全局的粗略搜索,然后用直接搜索法对其中部分较优个体进行局部的精细搜索。应用于PID自整定的仿真实验表明该算法可节约绝大部分的进化代数,极大地提高寻优的速度,同时,PID整定的参数一致性好,具有比遗传退火策略更一致的寻优精度。

Box-Behnken Design-响应面法结合遗传算法和直接搜索算法优化北沙参糖类化合物的提取工艺研究

目的:明确Box-Behnken Design-响应面法、遗传算法与直接搜索算法三种方法在中药提取工艺优化方面的应用,确定北沙参糖类化合物的最佳提取条件。方法:采用水加热回流法提取北沙参糖类化合物,以药材粒度、提取时间和液料比为考察因素,以北沙参糖类化合物的提取率为评价指标,采用Box-Behnken Design-响应面优化法(BBD)进行试验设计,建立数学模型并获得目标函数;使用遗传算法和直接搜索算法搜索确定各因素的最佳取值。结果:北沙参糖类化合物的最佳提取工艺条件为:药材粒度为150目,提取时间为3.2 h,液料比为49 mL/g。提取率可达38.783%。结论:该工艺可用于北沙参糖类化合物的提取,且BBD结合遗传算法与直接搜索算法在中药提取工艺优化方面具有一定优越性。

一种混合遗传算法在异步电机直接转矩调速系统中的应用

针对煤矿电机车异步电动机直接转矩控制系统中数学模型参数的不确定问题提出了一种基于混合遗传算法的模糊控制器,讨论了遗传算法中禁忌搜索(TabuSearch)的变异算子,并对它进行了一些改进.理论分析和仿真结果表明,采用遗传算法可以对模糊控制器的加权因子进行优化,有助于改善系统的动态性能.

遗传算法及其仿真

介绍了遗传算法的基本概念,并提出了一种基于MATLAB遗传算法与直接搜索工具箱的遗传算法仿真方法.仿真实验证明,该方法是简单、实用、高效的.

基于遗传算法的二维模糊C-划分最大熵SAR图像分割

在合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar)自动目标识别中,图像分割的好坏直接影响目标的识别性能。本文将二维模糊最大熵方法应用于SAR图像,并根据SAR图像的特点,对其进行了改进。为了快速搜索到最优参数,采用了遗传算法和模拟退火方法进行全局寻优。实验结果表明,本文方法可有效地对SAR图像中的人造目标进行分割,并且具有执行时间短、鲁棒性强的优点。

基于遗传禁忌算法的带式输送机直接转矩控制系统

带式输送机电气传动系统好坏直接关系到生产过程的安全可靠性和经济性。针对传统带式输送机电气系统启动加速度不平稳,容易引起皮带跑偏甚至撕裂皮带的安全事故,本文提出了一种改进遗传禁忌算法的PID控制器来实现直接转矩控制的转速闭环方案。该方案建立了误差绝对值时间积分性能指标的最小目标函数和禁忌变异算子的数学模型。结果表明,改进PID控制器具有超调量和调节时间小、抗干扰性强、鲁棒性好的优点,有助于解决系统皮带跑偏甚至撕裂的问题。

锐化遗传直接定位快速估计算法

针对直接定位目标函数在峰值附近变化平缓导致难以寻优的问题,提出了锐化遗传直接定位快速估计算法.该算法首先通过构造锐化函数对目标函数进行锐化,增强算法的选优能力;然后在收敛过程中结合部分种群初始化,改善种群多样性,防止算法陷入局部最优,最终实现直接定位快速估计.仿真结果表明,该算法相对原始遗传算法进行直接定位快速估计,能够在高信噪比下定位精度损失更小;相对现有基于最大似然网格搜索直接定位算法,能够以95%概率获得高精度定位结果,同时计算量下降3个数量级,计算效率有较大提升.

基于遗传禁忌算法的带式输送机直接转矩控制系统

由于传统带式输送机电气系统存在启动加速度不平稳的缺陷,易引起皮带跑偏甚至撕裂皮带的安全事故,而且带式输送机电气传动系统好坏直接关系到生产过程的安全可靠性和经济性。本文提出了基于遗传禁忌算法的自适应PID控制器来实现直接转矩控制的转速闭环方案。该方案在改进遗传算法的基础上加入禁忌变异算子并以误差绝对值时间积分性能指标作为最小目标函数。仿真实验表明,系统具有超调量小,调节时间较短,抗干扰性强,鲁棒性好的优点。

基于遗传算法的自卸汽车T式举升机构优化设计

提出了自卸汽车举升机构设计对举升机构的特性要求,以举升初始时刻机构各铰点坐标为设计变量,以初始举升力系数为优化目标,考虑机构的传动性、油压特性等方面的约束,采用遗传算法对自卸汽车举升机构进行了合理的优化。最后利用MATLAB遗传算法工具箱编制了优化设计程序,通过实例表明遗传算法在自卸汽车举升机构参数优化问题上是一种行之有效的方法。达到了提高举升机构的动力、经济性能,避免设计阶段的盲目性、缩短了产品开发研制时间。

基于直接搜索方法的层合板多目标优化设计

直接多目标搜索方法(DMS)是一种不需要计算梯度信息并且能实现全局收敛的多目标优化方法。基于直接多目标搜索方法,以简支层合板铺设角度为设计变量,基频和声功率为目标函数进行层合板结构振动与声多目标优化。分别以4层、8层复合材料层合板为例,用DMS方法对其优化设计,并与传统的遗传算法(GA)对比。结果表明,对于4层复合材料层合板,DMS方法比GA方法优化速度快,且能得到全局最优解;对于8层复合材料层合板,用DMS方法比4层板优化所需时间多,但相比GA方法,DMS方法优化更快。

舰载机多机直接机务准备优化研究

针对舰载机多机直接机务准备人员众多、不易组织等问题,在分析单机单保障组直接机务准备具体工作内容的基础上,得到了可能产生时间冲突以及互相影响安全的工作内容,依据多机直接机务准备流程特点,建立了舰载机多机多保障组直接机务准备混合流水车间调度数学模型。求解该模型方面,针对遗传算法易早熟的缺点,引入和声搜索算法(HS)的相关概念与小生境遗传算法(NGA)动态结合,提出了一种动态小生境遗传和声算法(DNGAHS)。仿真结果表明,动态小生境遗传和声算法在解的质量上优于经典遗传算法,新算法在求解舰载机多机直接机务准备流程优化方面具有可行性和优越性。

一种简捷的机组负荷优化分配新方法

提出一种利用模式搜索算法进行机组负荷优化分配的方法:先利用MATLAB的曲线拟合工具箱对原始数据平滑处理后拟合得到机组的煤耗特性曲线,再利用遗传算法与直接搜索工具箱中的模式搜索算法对机组负荷进行优化分配;仿真计算得到的图形和数据对比表明该分配方法比等微增算法应用范围广且具有更好的节能效果。

混凝土配合比设计及强度预测

为了优化混凝土配合比,采用直接搜索算法对既有的混凝土配合比进行优化设计;为了提高BP神经网络的预测精度,利用遗传算法对普通BP神经网络的权值和阈值进行优化,充分发挥BP神经网络处理非线性问题的能力强、收敛速度快、预测精度高的优点,以既有混凝土配合比为训练样本,对优化后的混凝土强度进行预测,预测精度得到了大幅度提高,经实验验证,该配合比下的混凝土不仅满足功能性、工作性以及耐久性要求,而且大幅节约原材料成本。

基于Matlab的线性规划问题求解

线性规划是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法成熟的一个重要分支,它是辅助人们进行科学管理的一种重要的数学方法。文章首先介绍了线性规划的基本概念及标准形式,着重讨论了线性规划问题的三种常用解法:单纯形法、直接搜索法以及遗传算法,最后在Matlab R2009a环境下进行了仿真。通过结果可以看出,用Matlab求解线性规划问题,可以避免手工的烦琐计算,大大地提高工作效率和结果的准确性。

考虑机器故障的串行生产系统控制策略优化

针对多级串行生产系统,考虑存在机器故障和随机需求,对生产及雇佣的控制策略进行研究。以最小平均总成本为目标,建立基于(Q,r)库存策略的优化模型;鉴于求解复杂性,提出一种改进的网格自适应直接搜索算法(MADS-GA),为避免陷入局部最优和提高收敛速度,算法中加入了停滞阻止策略;对研究实例进行求解,并与已有算法比较。结果表明,所提出的算法收敛速度和寻优能力更优,能有效优化串行生产系统的控制策略,降低平均总成本。

印刷企业生产数据的智能演化分析与应用

印刷生产企业的资源管理和生产流程管理基于ERP系统,但缺乏对大量数据的分析和挖掘。采用智能演化思想,运用先进的算法模型、MATLAB强大的数据处理能力及MATLAB相关工具箱的强大数据分析能力,建立数据挖掘的手段和分析的模型,进行数据的演化和全局性直接搜索,在企业数据分析的宏观层面和特定领域探索其良好的应用,获得了较好的方法和途径。

面向机组的梯级水电站负荷优化分配方法研究

梯级电站负荷优化分配是梯级电站联合优化调度的决定性因素,因此寻求一种良好的方法来对梯级电站负荷进行合理优化分配具有非常重要的意义。本文提出了一种面向机组的梯级电站负荷优化分配方法,即在进行负荷优化分配时,将梯级电站的所有机组设想成是一个电站的所有机组,而在约束条件中体现各个电站机组的不同特性,然后建立了相应的数学模型,并用MATLAB遗传算法工具箱对该模型进行了求解,应用实例显示,应用该分配方法后,可以大大降低梯级电站的耗水量且减少优化分配时间。