基于Matlab免疫算法的畜禽屠宰中心选址方法研究

为了加快畜牧业产业化经营的进程,规范畜禽交易行为,合理布局建设畜禽屠宰中心,本研究基于免疫优化算法求解目标函数的方法,模拟了31个养殖区坐标,获取每个养殖区的需求度,使用Matlab软件工具箱来建模、求解,在31个养殖区中选取6个最优中心点为畜禽屠宰中心建设点。结果表明:采用免疫算法求解中心选址问题具有较好的收敛性,选址结果为(18,25,5,27,9,14),各养殖区需求量权重距离和为5.68×10^(5)。说明Matlab免疫算法适用于大量数据集的求解,模型及算法可行、有效。

基于MATLAB的赖特函数分区算法研究及实现

物理数学中的多数特殊函数可将复平面划分区域采用不同数值技术来计算。赖特函数在分数微积分及其工程应用中有着重要作用,作为一类新型特殊函数也可使用分区算法进行数值计算。通过研究赖特函数在大参数下的渐近展开式和公式中系数的计算方法,修正积分表达式及积分半径选择定理的错误,进一步改进完善复数域赖特函数的分区算法,并利用MATLAB软件进行编程仿真分析算法精度。实验结果表明,分区算法的适用性广,有良好逼近效果。

基于响应曲面模型和Matlab遗传算法的压铸铝硅合金时效工艺优化及分析

时效工艺对压铸铝硅合金最终热处理强化效果起到至关重要的作用。利用响应曲面法研究了时效温度与时效时间的交互作用对压铸铝硅合金显微硬度、抗拉强度和伸长率的影响,并运用Matlab遗传算法对合金的力学性能进行多目标优化和时效工艺参数的设计。结果表明:响应曲面法结合Matlab多目标遗传算法的设计优化方法可以建立一个准确的模型,其预测值与实际值的误差小于5%。依靠模型可以快速获得不同目标需求对应的最优工艺参数方案,且经优化的时效工艺处理后合金的组织均匀,抗拉强度、硬度都有显著提升,伸长率略微下降。

A Novel Approach to the Convergence Proof of Ant Colony Algorithm and Its MATLAB GUI-Based Realization

Although ant colony algorithm for the heuristic solution of hard combinational optimization problems enjoy a rapidly growing popularity, but little is known about its convergence properties. Based on the introduction of the basic principle and mathematical model, a novel approach to the convergence proof that applies directly to the ant colony algorithm is proposed in this paper. Then, a MATLAB GUI- based ant colony algorithm simulation platform is developed, and the interface of this simulation platform is very friendly, easy to use and to modify.

基于BP神经网络算法的异步电机故障诊断系统研究

为了确保电机安全可靠地运行,研究了BP神经网络算法对异步电动机进行故障诊断。通过MATLAB平台,分别使用附加动量因子和自适应学习率两种梯度下降法进行网络训练,搭建故障诊断BP网络模型。以MSE值为指标优化最佳隐含层节点数、动量因子与学习率,并通过遗传算法来优化BP网络的初始权值,对故障测试样本进行仿真测试。结果表明,GA-BP网络模型比MF-BP和AG-BP的MSE值更低,仅为0.009163,优化后的诊断预测结果与目标值几乎没有差别。基于遗传算法改进的故障诊断系统模型能够满足异步电动机故障诊断的应用需求。

局部遮荫下基于改进PSO算法的光伏发电MPPT控制

为解决光伏阵列在局部遮荫工况下最大功率点跟踪问题,在分析光伏阵列输出特性的基础上,提出惯性权重自适应调整、飞行速度动态钳位、迭代周期动态更新的改进型粒子群优化算法对光伏阵列输出调节电路实施控制。MATLAB仿真结果表明:与常规扰动观察法、基本粒子群优化算法相比,该算法在静态与动态的局部遮荫工况下均能获得较高的最大功率点跟踪精度,且缩短了近50%的跟踪时间,提高了光伏阵列的发电效率。

基于混沌粒子群算法的城市无人机路径规划

结合城市无人机复杂运行环境特点,针对三维空间路径规划问题,提出基于混沌粒子群算法的城市无人机路径规划方案。首先利用地理信息系统GIS获取城市相关信息构建三维城市环境模型,然后针对PSO粒子群算法中rand()函数伪随机的问题,引入Zaslavskii混沌序列生成随机数,构建城市无人机路径规划经济效益、飞行高度和障碍物规避3个适应度函数,并对PSO粒子群算法和函数的参数进行调整。选取天津某区域进行仿真,结果表明本文所提方法比传统PSO粒子群算法更具有优越性。

基于Jaya算法的电车驱动电机参数辨识

针对电动汽车主要驱动电机PMSM入手,为了提高PMSM的运行性能,将Jaya算法进行优化并且运用在PMSM的参数辨识上。事实上,采用矢量控制的PMSM驱动系统的性能取决于PI调节器。这些调节器参数将根据识别的PMSM电机参数进行调整。因此,为了提高永磁同步电机的运行性能,PI调节器的参数需要精确调整并适合于PMSM的参数。通过MATLAB仿真建模验证了PMSM参数识别结果,证明所进行的实验算法具有优化作用。

基于MATLAB平台的遗传算法工具包

在分析遗传算法要素的基础上 ,编写了基于 Matlab的遗传算法工具包 (GAToolbox) .该工具包具有运行稳定 ,结构灵活 ,扩展方便的特点 ,并易与 Matlab的其他工具包结合使用 .给出了 Matlab遗传算法工具包的三个成功应用实例 :1)采用遗传算法工具包构造递阶遗传算法 ,2 )基于遗传算法的径向基神经网络学习算法 ,3)遗传算法优化化工过程操作条件 .说明 Matlab遗传算法工具包的稳定性和实用性 .

用MATLAB实现遗传算法程序

简要阐述了遗传算法的基本原理 ,探讨了在MATLAB环境中实现遗传算法各算子的编程方法 ,并以一个简单的实例说明所编程序在函数全局寻优中的应用。

基于MATLAB的PID算法在串级控制系统中的应用

串级控制系统具备较好的抗干扰能力、快速性、适应性和控制质量,因此在复杂的过程控制工业中得到了广泛的应用.对串级控制系统的特点和主副回路设计进行了详述,设计了双容无自衡串级液位控制系统,并将基于MATLAB的增量式PID算法应用在控制系统中.结合基于计算机控制的PID参数整定方法实现串级控制,控制结果表明系统具有优良的控制精度和稳定性.

基于Matlab的语音信号自相关基音检测

自相关基音检测算法是语音信号处理的关键技术,算法的效率直接影响语音信号实时处理的质量。在对自相关基音检测算法基本原理进行分析的基础上,设计了 Matlab 算法实现方案,通过对一段具体语音时域信号采样值进行滤波、分帧、求短时自相关函数,得到了浊音语音的基音周期。试验结果表明,该算法结构简单,运算量小,效率高。

基于MATLAB的现代优化算法在飞行器气动外形设计中的应用

本文发展了 MATL AB语言环境下的现代优化算法 ,包括遗传算法、模拟退火算法和基于分支联赛选择的多目标遗传算法 ,并用来求解高超声速飞行器气动外形参数优化问题。所研究的气动外形为带控制舵飞行器和可变弯体飞行器。在 MATL AB环境下 ,求解了最大化升阻比的单目标优化问题和具有两个冲突目标 (最小化铰链力矩并且最大化平均操纵效率 )的多目标优化问题。实际算例表明 ,在快速有效的气动力分析方法辅助之下 ,本文所发展的 MATL AB现代优化算法可以在飞行器初始设计中发挥作用。本文所提供的现代优化算法是对 MAT-L

基于Matlab与Solidworks方法的风力机叶片优化设计

为了提高风力机把风能转化为机械能的效率,本文依照Wilson优化设计方法得出风力机叶片优化设计的数学模型,并以Matlab软件为工具编写出叶片设计的计算程序。基于点的坐标的几何变换理论,对翼型坐标数据进行三维坐标变换,计算出叶片各点的三维坐标。用三维建模软件Solidworks进行精确的三维建模。该方法为风力机叶片和其它相似复杂形体的三维建模提供了依据,为叶片进一步分析奠定了基础。

液压振动试验台直动式溢流阀异常泄露分析及优化

针对振动试验台测试时产生的振动影响直动式溢流阀异常泄露问题,通过建立振动环境下阀芯开口量数学模型,并结合MATLAB及控制变量法,分析振动与元件结构参数对泄漏量的影响规律。在研究各影响因素的基础上,以最小泄漏量为目标函数,基于遗传算法对溢流阀异常泄露影响因素进行优化,从而得到稳定性较高的试验台。优化结果显示:在满足各因素变化范围内经优化后,振动频率、振幅、质量分别下降35.25%、30.7%、18.75%;溢流阀弹簧刚度、粘性阻尼系数分别提升28.59%、30.85%,可使得异常泄漏量减少96.98%;所得结果为振动试验台设计及溢流阀结构优化提供重要参考理论依据。

基于Matlab工具的遗传算法求解有约束最优化问题

采用基于遗传算法的Matlab工具求解有约束的最优化问题,以函数ga()求解。首先,编写求解的目标函数,再在编写的主程序中加入语句,运行主程序,最后的结果也给出运算寻优过程中,各代的进化信息中得出。结果证明该工具是解决此类问题最有效工具之一。

工程项目资源均衡的遗传算法及其MATLAB实现

本文采用基于生物进化理论的遗传算法进行工程项目的资源均衡研究,克服了传统资源平衡算法的不足,并利用MATLAB语言进行编程实现,根据目标函数的具体要求,有效解出单资源和多资源平衡问题的最优解,同时得到每项作业的最优开始时间,通过实例分析,验证了算法的有效性和可靠性,取得了良好的效果。

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

球Bessel方程本征值问题特征方程根的Matlab算法

给出常见的[0,b]区间上的球Bessel方程本征值问题的特征方程,利用半奇数阶Bessel函数与Bessel函数之间的关系,将球Bessel函数转化为柱Bessel函数,得到一般区间上球Bessel方程的本征值和本征函数,分别对高阶和低阶球Bessel函数的不同情况,讨论使用Matlab编程得到特征方程根的方法,并介绍实际应用.

求解旅行商问题的Matlab蚁群仿真研究

蚁群算法是一种新颖的求解复杂优化组合问题的模拟进化算法,它具有典型的群体智能的特性,该算法的主要特点是正反馈、分布式计算、鲁棒性和并行性等,在许多领域都得到了成功应用;文章首先简述了蚁群的觅食行为及蚂蚁的信息系统,其次介绍了人工蚁群算法的基本原理及其主要特点,介绍了蚁群算法的模型和算法框图,并用蚁群算法对旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)进行了matlab仿真实现(设置蚂蚁个数31,启发式因子为1,期望启发因子为5,信息素的挥发系数为0.1,最大迭代次数为200,信息素强度系数为100,城市个数为31,用蚁群算法得出了31个城市的TSP最短路径和收敛曲线);最后介绍了近年来蚁群算法及其在组合优化中的应用研究成果,并对蚁群算法未来的发展方向进行了探讨。