进化算法作为一类新的优化搜索方法,广泛应用于各种优化问题。现对简单遗传算法进行了改进,采用实值编码,并与模拟退火算法及基于适值排序和随机选择的方法相结合,形成了改进遗传算法。同时还介绍了一种新的进化算法一粒子群优化算法。将这两种优化算法应用于函数优化。并对优化结果进行了对比分析。比较结果表明,改进遗传算法和粒子群优化算法都可以在函数优化方面表现出较好的健壮性。但在找寻最优解的效率上,粒子群优化算法较好。
2023-12-26 11:50:02 360KB 工程技术 论文
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针对超硬刀具PCBN(聚晶氮化硼)对难加工材料的车削加工过程建立数学模型;运用MATLAB软件中的遗传算法工具箱对切削参数进行优化;利用Mastercam软件对刀具加工时的路径进行优化,从而在理论和加工过程中实现了切削参数的优化。研究结果表明,当切削速度v=120.143 m/min,进给量f=0.154 mm/r时,经权重处理后的目标函数取得最小值;有效避免了加工过程出现刀具空走刀或撞刀等路径问题。
2023-12-08 00:57:45 219KB 数学模型 遗传算法 Mastercam
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基于遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的时间序列预测,matlab代码。 模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2023-12-01 15:36:09 29KB 神经网络 matlab
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【无人机三维路径规划】基于自适应遗传算法求解单无人机三维路径规划问题附matlab代码
2023-11-30 15:36:44 946KB matlab
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MATLAB自带遗传算法工具箱gatool使用方法代码 可根据自己的需要, 修改目标函数和约束, 且设置算法参数已得到,满意的结果. 本遗传算法优化的目标函数如下: y=4.891*x12*x2*x32 线性不等式约束 A*x≤b 2x1+3x2-4x3≤10 x1-5x2+3x3≤30 A=[2,3,-4; 1,-5,3] b=[10; 30] 线性等式约束Aeq*x=beq 1.2x1+1.6x2+2x3=9 x1+x2+x3=5 Aeq=[1.2,1.6,2; 1,1,1] beq=[9 5] 自变量上下限 -30
2023-11-22 00:19:52 132KB matlab 遗传算法工具箱
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讲解很好的遗传算法讲义!讲解很好的遗传算法讲义!讲解很好的遗传算法讲义!
2023-11-15 10:39:02 2.05MB 遗传算法
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第五讲 遗传算法ppt
2023-11-15 10:33:54 908KB
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这本书是第一部连贯的讲述遗传算法在电磁学上的应用。 这本书的构造是以电磁学的论题为基础的,因此很清楚的可以看到现在研究的几大领域。 第一章讲述的是局部优化方法(local optimization)的一些性质,并且讲清楚了他们的缺点,从而可以看出遗传算法的优点。 第二章简单的讲述了遗传算法的特点,覆盖了遗传算法的大部分区域。两个特点需要注意:第一个是例举MATLAB的程序来讲述遗传算法的过程;第二个是例举电磁设计的过程,包括多目标,从数据库中选取优化参数等方法。 第三章讲了遗传算法应用在天线阵列优化的两个例子。利用这两个例子介绍了遗传算法。 第四章是本书的主体。他具体的介绍了GA用于天线阵列优化上。 第五章讨论了遗传算法用于自适应或者是智能天线。也就是把遗传算法当做自适应算法。 第六章讨论了遗传算法用于线天线。其中包括加载线天线,遗传算法天线,曲线天线和八木天线。 第七章和第八章进一步给出了遗传算法优化的例子,第七章是优化口径天线和微带天线,第八章优化周期结构和电磁带隙结构。 第九章给出了遗传算法,PSO算法的参数选择,并提出了多目标优化的问题。 最后这本书给出了编码的方法。
2023-11-09 20:01:39 5.44MB 遗传算法
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为解决基本遗传算法在实际应用中存在的收敛速度低及稳定性差的问题.采用了单纯同伦算法与基本遗传算法相结合的改进算法,将n维函数优化问题放到高一维的空间中.改进后的算法通过同伦参数的变化设置跟踪路径,使用网径渐细的单纯剖分,使目标解的精度随着算法的迭代过程逐渐提高,在不损失算法效率的前提下提高了算法的精度;算法依据单纯剖分的顶点整数标号信息作为判断收敛的标准,改善了基本遗传算法判敛标准受人为因素影响的缺点,提升了稳定性.优化算例表明:与相关文献的优化算法相比较,改进后的遗传算法有更高的效率及更高的精度.
2023-11-03 14:40:53 1MB 行业研究
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针对NoC任务映射问题中时延难以预测和启发式算法效率低的问题, 提出一个时延改进模型和近邻随机遗传算法。该模型从宏观的链路负载分布和单个节点的排队时延两方面来构建NoC映射的时延模型, 通过引入时延因子、权重系数来刻画不同映射方案对时延性能的影响, 避免了NoC通信时延精确建模的难题。提出近邻随机思想来构建遗传算法的初始种群, 并且运用该算法实现了面向时延的NoC映射, 在达到全局最优的情况下, 比经典遗传算法效率提升将近20%。实验结果表明, 该算法优于现有的经典遗传算法和随机映射方案。
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