基于遗传算法的半导体生产调度问题.pdf

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

针对认知无线电中空闲频谱资源的最优分配问题，分别采用了遗传算法和粒子群算法进行求解。该代码是利用遗传算法和粒子群算法求解该问题的matlab仿真代码。

基于遗传算法建立了一种新的含有FACTS元件的网络最优潮流模型。该模型引入了两种不同的FACTS元件，通过ward&LHade-6节点系统进行仿真计算，得出用遗传算法选择最佳调节状态可较快达到系统总网损最小。且潮流都在安全极限内。该算法具有较好的实用性。

这是一篇介绍基于遗传算法的参数设计的论文，很实用

针对取水泵站在不同季节流量及水源水位变化大，泵偏离高效区运行，导致泵站运行效率低的问题，提出了以取水泵站总能耗最小为为目标函数的优化运行数学模型。该模型以一定的管路装置扬程、供水量等为约束条件，利用遗传算法确定并联运行泵的台数、调速泵的转速及机组间的流量分配，可实现取水泵站的优化运行。

大型引水泵站一般都在引水渠道或管道的尾端配备了蓄水水库，它们对水泵的实时供水量及供水压力无特别要求，水泵效率最高才是这类水泵站进行优化方案设计时的目标。依据泵站试验运行时SCADA系统的数据记录，采用插值计算得到水泵抽水转速区间内任一点的扬程和效率，然后采用遗传算法搜索实际扬程变化时抽水转速区间内任一转速下的工作点对应效率的最大值，该值对应的转速即为优化转速。结果表明：在实际扬程偏离设计扬程较大时采用插值计算和遗传算法进行转速优化能有效提高水泵效率；实际扬程偏离设计扬程越大，转速优化对水泵效率提高越显著，当实际扬程偏离设计扬程差值达到16.96%时，效率提高值达到2.17%。

针对片上网络有限的缓冲资源,提出了一种缓冲分配算法。该算法首先通过分析模型估算出路由器每个输入通道的负载大小,随后根据输入通道的负载分布情况采用遗传算法来实现缓冲资源的分配。实验结果表明,在均匀随机流量下,与均匀分配算法和贪婪分配算法相比,新算法能获得更小的网络数据包延时,并可节省约33.3%的缓冲资源。

【预测模型】基于遗传算法优化GRNN实现数据分类matlab源码.zip

基于遗传算法的永磁同步发电机优化设计，汪冬梅，金亮， 电机优化设计的传统方法常采用场路数值分析和有限元方法，设计周期长、效率低、运算量大。本文将遗传智能算法同有限元法相结合�