遗传算法优化BP神经网络在水质评价中的应用

通过对常规BP神经网络和遗传算法深入研究后,提出将二者结合起来,取长补短,并采用黄金分割算法确定神经网络模型隐含层节点数,借助MATLAB软件建立了遗传算法优化后的BP神经网络水质评价模型,解决了初始权值、阈值确定难,易陷入局部极值以及网络收敛慢等问题,同时结合2021年黄河上游部分断面地表水环境质量评价进行了实例仿真实验,验证了该模型的可行性和准确性。遗传算法优化后的BP神经网络不仅能从全局考虑污染因子对评价结果的影响,而且解决了常规BP神经网络易陷入局部极值的问题,提高了网络的识别精度,评价结果更准确,更符合实际水体情况,在一定程度上改善了传统评价方法的片面性和主观性,对现有的水环境质量评价方法的改进起到了积极作用。

基于改进遗传算法优化的RBF网络的信道估计

为了提高通信系统信道估计的准确率,同时适应更大的数据量,进行更加复杂的数据计算,引入神经网络的方法进行信道估计,采用了BP和RBF神经网络进行实验对比,与传统信道估计方式相比有明显提升;在此基础上,进一步提出基于改进遗传算法优化的RBF神经信道估计方法,目的是帮助确定RBF网络的隐藏层参数,使得网络的参数趋于全局最优解,信道估计器的性能从而得到提升。经过Matlab仿真,改进后的RBF神经网络可以更好地解决信道估计问题,验证了此方法的可行性。

基于改进遗传算法的十二旋翼姿态控制

为了更好地解决多旋翼无人机的姿态控制问题,运用改进遗传算法对PID控制器进行优化,主要以通过多个适应度评价函数改进父代种群的挑选和算法终止条件为切入点进行改进,将优化后的控制器应用到多旋翼飞行器的姿态和位置控制,提高无人机性能。应用MATLAB/Simulink进行无人机模型的搭建和仿真,通过最后的仿真实验结果可以看出,与模拟PID控制器相比,改进遗传算法的PID控制器上升时间平均缩短了0.837 s,超调量平均减小了0.15,调整时间平均缩短了1.538 s。改进后的多旋翼飞行器响应更快,控制效果更好,能够有效提高救援效率。

基于改进遗传算法的AGV路径规划方法研究

针对传统遗传算法路径规划时常出现路径较长和路径不平滑的问题,提出一种改进遗传算法的路径规划方法,引入了改进变异算子和平滑算子对路径进行优化。以锌锭智能搬运AGV为研究对象,利用MATLAB软件对改进遗传算法进行仿真实验。结果表明,在相同的算法参数下,改进遗传算法比传统遗传算法规划的路径不仅更平滑,而且长度更短,确认了改进遗传算法在AGV路径规划方面的优越性。所提出的方法提高了锌锭智能搬运AGV运行的平稳性,对其他类型AGV的路径规划具有一定的参考价值。

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。

基于改进遗传算法对LIRP问题集成优化研究

在物流系统优化中,物流节点的选址、库存控制及运输路径优化是进行物流系统规划最重要的模块,三个方面相互关联相互制约,在企业物流系统运作中缺一不可,也是当今企业降低成本提高利润的大势所趋.就选址、库存、车辆路径三个要素进行探讨,构建在需求不确定情形下的LIRP集成优化模型,解决分销中心的选址、库存、分销中心到需求门店的路径优化、需求门店的库存优化问题,充分将物流配送选址、库存控制、车辆路径三个方面进行有效集成,采用改进的遗传算法对模型的求解,并以连锁食品R公司为算例,编写程序代码,借助Matlab计算工具求解,最后将求解的结果进行优化对比分析,节约了R公司总里程3964 km,车辆减少36辆,总物流成本减少2.85万元,并验证了算法的有效性.

基于遗传算法的路基边坡稳定性分析

文章提出一种瑞典圆弧法和遗传算法相结合的边坡稳定性分析方法。以简单均质粘性土坡为研究对象,首先引入边坡稳定性分析的平面直角坐标系,推导该坐标系下的平衡方程和边坡稳定系数表达式;然后建立基于遗传算法的参数优化模型,通过MATLAB遗传算法工具箱求解,实现边坡稳定分析最小安全系数的自动寻优;最后,进行实例验证和对比,结果表明该方法是行之有效的。

基于Matlab遗传算法的掘进机行星轮系减速器优化设计

行星轮系减速器是掘进机的核心设备,其体积较大,因此采用Matlab软件中遗传算法对行星轮系减速器建立数学模型并进行优化设计,以减小掘进机行星齿轮减速器的体积。结果表明,在保证强度的前提下,能够较大幅度减小减速器的体积,缩短设计时间。

基于遗传算法的自动化立体仓库货位优化

基于自动化立体仓库存货作业和取货作业的不同要求与原则,分别建立了自动化立体仓库存货作业与取货作业的货位分配优化模型。利用遗传算法分别对建立的存货货位优化模型和取货货位优化模型进行算法设计,选取具有代表性的某医药自动化立体仓库收集实际数据,利用MATLAB软件,对建立的模型进行实例仿真验证。

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的遗传算法实现

运用 ＭＡＴＬＡＢ编程实现遗传算法，数值仿真验证了该实现方法的有效性，表明它能够对函数进行全局寻优。这种实现方法既可以熟悉ＭＡＴＬＡＢ语言，又可以加深对遗传算法的认识和理解，以此来设计智能系统。

基于遗传算法的芦苇笋采收机模糊PID控制策略研究

芦苇笋采收机在工作时需人工实时操纵输出电压来适应负载力矩的变化,为提高采收效率和降低操作难度,提出了一种基于遗传算法的模糊控制PID算法以实现芦苇笋采摘装置同步带转速的智能控制。通过分析芦苇笋采摘装置的工作原理,建立了控制电压和负载力矩输入和液压马达输出轴角速度输出的状态方程数学模型;利用MATLAB/Simulink软件设计通过遗传算法优化隶属度函数和模糊规则的Mamdani模糊PID控制器,对液压马达的状态方程进行仿真。结果表明:采用遗传算法优化的模糊PID控制器相较于普通PID控制器和模糊控制器能够对输入信号更迅速地做出响应,且上升过程平稳无超调,有较强的抗干扰能力,鲁棒性较强,满足对芦苇笋采收机工作过程的简化操作和提高效率的控制要求。

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遗传算法工具箱的梯级水电站优化调度

遗传算法因其简单、通用、适于并行处理而用于解决非线性复杂问题。在研究了基于Matlab遗传算法工具箱(GAOT)的基础上,提出把水电站水库看作一个系统,把系统的各元素、输入/输出参数等简化和假设后建立简化通用的数学模型。用该数学模型讨论了实现梯级水电站的优化调度问题,详细分析了算法设计中遗传算法控制参数的确定、编码、随机生成初始母体群、适应度计算、选择、交叉、变异、停止准则判断等。以某梯级水电站为例,利用提出的优化调度模型计算了比较简单的情况,表明是可行的,对较复杂的情况也同样适用。

基于遗传算法的深基坑桩锚支护结构的设计优化与MATLAB实现

深基坑设计的总原则为安全、经济、方便施工。深基坑工程是一个综合性跨学科难题,其中涉及到强度、稳定、变形、渗流等问题。一个成功的基坑设计,必须兼顾以上各因素,并将工程勘察、支护设计、施工管理、现场监测、动态分析等各项工作紧密结合。在总结有关文献的基础上,以深基坑桩锚支护结构的设计为主线,对深基坑桩锚支护结构的从计算理论到优化过程进行全面分析和对比优选,总结出一条切实可行的计算、优化途径并进行了程序化实现。

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 .

MATLAB环境下遗传算法优化工具箱的应用

用MATLAB语言及MATLAB语言编制的优化工具箱进行优化设计具有语言简单、函数丰富、用法比较灵活、编程效率高等特点.本文对遗传算法和基于MATLAB的遗传算法优化工具箱(GAOT)作了简要的介绍、分析了优化工具函数,并结合非线性、多峰值函数问题的优化实例,说明了遗传算法是一种具有良好的全局寻优性能的优化方法.

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。

遗传算法求解函数优化问题的Matlab实现

利用Matlab优化工具箱,结合典型的一维和多维变量函数,在Matlab环境中有效地解决了用遗传算法求解函数优化问题.图形直观,性能优越,为遗传算法的实际应用开辟了新的渠道和途径.

VC++与MATLAB混合编程实现遗传算法在图像分割上的应用

详述了实现遗传算法在图像分割上的应用的一种新方法。为了减少编写遗传算法代码的复杂度,提高程序的运行效率,结合VC++和MATLAB各自的优势,采用混合编程的方法,先用MATLAB编写实现图像分割的遗传算法代码,并设置特定参数代码,接着通过Matcom把此代码翻译成VC++能处理的C++源码,最后通过VC++编译成一个可执行文件。实验结果表明此方法既可极大地减少编程工作量,又相当大地提高了程序运行效率,可脱离MATLAB运行环境,取得较好的效果。