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。

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。

MATLAB遗传算法工具箱(GAOT)在水资源优化计算中的应用

阐述了遗传算法的基本原理,对MATLAB遗传算法工具箱(GAOT)的参数使用进行了详细介绍,探讨了MATLAB遗传算法工具箱(GAOT)在水资源非线性规划和多目标规划时的应用,并用简单实例证明了这种应用具有良好的通用性、可行性和简便性,可以得到较满意的优化计算结果。

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

MATLAB遗传算法工具箱的火力分配模型

遗传算法是一种近年来新发展起来的优化算法,目前它已被广泛应用于解决许多实际问题。以防空兵火力分配为例,运用遗传算法,对火力分配问题建立数学模型,然后运用MATLAB遗传算法工具箱仿真实现。

基于MATLAB遗传算法的电磁轴承控制系统优化

提出基于MATLAB遗传算法的电磁轴承控制系统的PID参数寻优方法,仿真结果证明遗传算法寻优后的PID控制器较常规PID控制器具有更好的控制特性,并且算法简单,具有广泛的推广使用价值。

基于Matlab遗传算法工具箱的优化计算实现

遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索与优化方法。遗传算法求解复杂优化问题的巨大潜力及其在工业工程领域的成功应用,而受到了广泛关注。Matlab的遗传算法工具箱具有使用简单方便,计算可靠,快捷高效和图形结果可视化等特点,具有广阔的应用前景。主要介绍了基于Matlab遗传算法工具箱,深入分析其编码方式、初始群体、选择、交叉、变异操作及适应度函数的实现方法。最后给出应用实例,验证了Matlab遗传算法优化工具的有效性。

MATLAB遗传算法工具箱的设计

在简要分析遗传算法要素的基础上 ,介绍了基于MATLAB的遗传算法工具箱的设计。

Matlab遗传算法工具箱的应用

Matlab遗传算法(GA)优化工具箱是基于基本操作及终止条件、二进制和十进制相互转换等操作的综合函数库。其实现步骤包括:通过输入及输出函数求出遗传算法主函数、初始种群的生成函数,采用选择、交叉、变异操作求得基本遗传操作函数。以函数仿真为例,对该函数优化和GA改进,只需改写函数m文件形式即可。

基于MATLAB遗传算法(SGA)实现

利用MATLAB编程实现了基本遗传算法(SGA),并构作了SGA工具库函数,通过仿真示例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。

Matlab遗传算法优化工具箱(GAOT)的研究与应用

介绍遗传算法的基本原理和Matlab的遗传算法优化工具箱(GAOT),分析了优化工具函数。探讨Matlab遗传算法工具箱在参数优化和非线性规划中的应用。通过优化实例,说明遗传算法是一种具有良好的全局寻优性能的优化方法。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。

Matlab遗传算法工具箱函数及应用实例

基于Matlab语言的遗传算法工具箱支持二进制和浮点数编码方式,并且提供了多种选择、交叉、变异的方法。通过具体实例对Matlab的遗传算法工具箱的用法进行了说明介绍。

MATLAB遗传算法函数ga优化实例

为更好地利用MATLAB平台的遗传算法函数ga进行优化,对ga函数的调用格式进行了详细的说明。通过三个包含从单变量无约束优化问题到多变量非线性约束优化问题的优化例子,并编制程序求解,阐述了对不同优化问题ga优化的具体实现过程。

Matlab遗传算法工具GUI率定马斯京根模型参数

本文针对传统及改进马斯京根洪水演算模型,利用简单易行的Matlab遗传算法工具(gatool)GUI进行模型参数最优估计,获得不同优化准则下的模型参数,并进行检验。结果表明用Matlab遗传算法工具GUI优选改进后的马斯京根模型参数,收敛能力强、计算时间短、所得演算流量更接近实际。

基于MATLAB遗传算法工具箱的非线性电路求解

结合非线性电路,将非线性方程组的求解转化为用遗传算法求解目标函数的最小值问题,借助MATLAB的遗传算法与直接搜索工具箱(GADS)采用标准遗传算法较详细地介绍了其求解过程。结果表明,用该方法求解非线性方程组不仅方便快捷,而且近似解精度较高,突出了遗传算法在非线性电路数值计算中的优越性。该方法可以推广应用于其他非线性问题的求解。

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(GAOT)的应用

简要阐述了遗传算法的基本原理,并对MATLAB遗传算法工具箱(GAOT)的参数进行了详细的介绍。探讨了MATLAB遗传算法工具箱在参数优化和非线性规划中的应用,实例证明了遗传算法在参数优化和非线性规划中的可行性。