1、资源内容：基于Matlab遗传算法设计PID控制器（源码）.rar 2、适用人群：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计，作为“参考资料”使用。 3、解压说明：本资源需要电脑端使用WinRAR、7zip等解压工具进行解压，没有解压工具的自行百度下载即可。 4、免责声明：本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”，代码只能作为参考，不能完全复制照搬。不一定能够满足所有人的需求，需要有一定的基础能够看懂代码，能够自行调试代码并解决报错，能够自行添加功能修改代码。由于作者大厂工作较忙，不提供答疑服务，如不存在资源缺失问题概不负责，谢谢理解。

CSDN佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

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遗传算法及基于该算法的典型问题的求解实践，包括博文涉及的所有仿真及其结果，另外为害怕乱码，还将代码复制到了txt中。

NSGA-2是遗传算法的一个改进，该压缩文件中有程序说明，是外国人编写的程序，可以运行 NSGA-2是遗传算法的一个改进，该压缩文件中有程序说明，是外国人编写的程序，可以运行

常见的图形算法主要有以下几种：栅格法，拓扑法，自由空间法和可视法。栅格法根据特定分辨率将外部环境离散为相同大小的网格。每个栅格由状态表示，即占用状态和空闲状态，指示栅格位置是否是障碍物。路径规划算法占用一个栅格，并通过搜索自由栅格并避开障碍物来规划由多个栅格组成的路径。拓扑方法将机器人的工作环境图规划成几个小空间，并通过小空间之间的连接线建立拓扑网络结构，路径规划算法搜索拓扑网络以规划由拓扑连接线组成的路径。自由空间法将实际环境规划成两个区域，即可移动区域和不可移动障碍区域。组合连接可移动区域中每个线段的中点形成地图模型，移动机器人在其中进行路径规划。视觉方法将初始位置，障碍的各个转折点和目的地两两相连，组成多线段路径结构。通过路径规划算法，可以在这些线段上规划从起始位置到目的地的完整路径。

遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向（最优解）进化，进化过程中，会自动选择优良基因，淘汰劣等基因。 遗传算法（英语：genetic algorithm (GA) ）是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值，选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群（适应度函数的值越小越好） 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体，进行交叉，产生 2 个子代。（交叉概率） 对子代（parent + 生成的 child）的染色体进行变异。（变异概率） 重复3,4,5步骤，直到新种群（parent_number + child_number）的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 本资源包含遗传算法+matlab+原理介绍+示例源码

基于matlab的遗传算法优化，具体模型是火力发电模型

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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