在微电网调度过程中综合考虑经济、环境、蓄电池的 循环电量，建立多目标优化数学模型。针对传统多目标粒子 群算法(multi-objective particle swarm optimization，MOPSO) 的不足，提出引入模糊聚类分析的多目标粒子群算法 (multi-objective particle swarm optimization algorithm based on fuzzy clustering，FCMOPSO)，在迭代过程中引入模糊聚 类分析来寻找每代的集群最优解。与 MOPSO 相比， FCMOPSO 增强了算法的稳定性与全局搜索能力，同时使优 化结果中 Pareto 前沿分布更均匀。在求得 Pareto 最优解集 后，再根据各目标的重要程度，用模糊模型识别从最优解集 中找出不同情况下的最优方案。最后以一欧洲典型微电网为 例，验证算法的有效性和可行性。
上传时间： 2019-11-11
上传用户：Dr.赵劲帅
请波抑制在提升电能质量以及保障供用电设备的安全稳定运行等方面有若关键性作用；无功功率不仅对于供电侧来说十分重要，而且在负载的正常运行过程中扮演着不可替代的角色。伴随功率半导体开关器件的飞速发展，大量的非线性负载涌现在电力系统中，由此带来的谐波污染和无功功率问题愈发严峻。在上述背景下，一方面可以对谐波进行抑制，另一方面又可以补偿无功功率的有源电力滤波器则受到了国内外学者们的青睐。有源电力滤波器的主电路拓扑结构是系统中最基础的部分，本文将由此出发，分别介绍各主电路的结构特征以及基本原理。简单叙述了有源电力滤液器常用的语波检测方法，比较其各白的优劣，其中着重突出本文所用到的基于瞬时无功功率的改进的ip-i法。针对传统电流跟踪控制策略对谐波信号跟踪动态效果差、控制目标单一的问题，在三相四线制不对称负载系统中，提出了一种多目标优化模型预测电流控制策略。首先建立四桥臂有源电力滤波器基于ap坐标系的离散化数学模型.以此来实现自然解耦控制：其次对预测电流进行两步预测，实现对数字处理延时效应的补偿，设置电流跟踪偏差和开关频率为目标函数，量化控制目标，预先评估各开关状态的控制效果，根据评估结果决定变流器的开关状态，去了PWM调制环节；再次讨论了采样频率以及加权系数这两个系统变量的取值对开关频率和电流畸变率所造成的影响；文章的最后，为了验证所提方法的有效性，在Matlab/Simulink仿真环境下进行实验，结果证实所提策略谐波电流跟踪性能良好
上传时间： 2022-06-22
上传用户：slq1234567890
多目标遗传算法源码，包含遗传算法的各个步骤，适合于研究多目标优化的朋友
上传时间： 2013-12-28
上传用户：klin3139
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。
上传时间： 2016-02-14
上传用户：维子哥哥
自己编的遗传算法同BP神经网络结合的代码！并且在神经网络模型上进行多目标寻优，结果有doc文档详细说明！实现BP-GA多目标优化应用实例！
上传时间： 2014-01-09
上传用户：zgu489
一种基于MATLAB的多目标最优化仿真工具箱，可以实现电力系统的多目标优化问题
上传时间： 2017-05-27
上传用户：hanli8870
多目标优化历史上第一个进化算法 VEGA算法
上传时间： 2018-11-20
上传用户：madehua0
30个数学建模智能算法及MATLAB程序代码:chapter10基于粒子群算法的多目标搜索算法.rarchapter11基于多层编码遗传算法的车间调度算法.rarchapter12免疫优化算法在物流配送中心选址中的应用 .rarchapter13粒子群优化算法的寻优算法.rarchapter14基于粒子群算法的PID控制器优化设计.rarchapter15基于混合粒子群算法的TSP搜索算法 .rarchapter16 基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法.rarchapter17基于PSO工具箱的函数优化算法.rarchapter18鱼群算法函数寻优.rarchapter19基于模拟退火算法的TSP算法.rarchapter1遗传算法工具箱.rarchapter20基于遗传模拟退火算法的聚类算法.rarchapter21模拟退火算法工具箱及应用.rarchapter22蚁群算法的优化计算——旅行商问题(TSP)优化 .rarchapter23基于蚁群算法的二维路径规划算法.rarchapter24 基于蚁群算法的三维路径规划算法.rarchapter25有导师学习神经网络的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测.rarchapter26.rarchapter27无导师学习神经网络的分类——矿井突水水源判别.rarchapter28支持向量机的分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断 .rarchapter29支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测.rarchapter2基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法 .rarchapter30极限学习机的回归拟合及分类.rarchapter3基于遗传算法的BP神经网络优化算法 .rarchapter4sa_tsp.rarchapter5基于遗传算法的LQR控制器优化设计.rarchapter6遗传算法工具箱详解及应用 .rarchapter7多种群遗传算法的函数优化算法.rarchapter8基于量子遗传算法的函数寻优算法 .rarchapter9基于遗传算法的多目标优化算法.rar
上传时间： 2021-11-28
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微机电系统（MEMS）器件的构成涉及微电子、微机械、微动力、微热力、微流体学、材料、物理、化学、生物等多个领域，形成了多能量域并交叉耦合。为其产品的建模、仿真以及优化设计带来了较大的难度。由于静电驱动的原理简单使其成为MEMS器件中机械动作的主要来源。而梳齿结构在MEMS器件中有广泛的应用：微谐振器、微机械加速度计、微机械陀螺仪、微镜、微镊、微泵等。所以做为MEMS的重要驱动方式和结构形式，静电驱动梳齿结构MEMS器件的耦合场仿真分析以及优化设计对MEMS的开发具有很重要的意义。本课题的研究对静电驱动梳齿结构MEMS器件的设计具有较大的理论研究意义。 本文的研究工作主要包括以下几个方面： 1、采用降阶宏建模技术快速求解静电梳齿驱动器静电－结构耦合问题，降阶建模被用于表示微谐振器的静态动态特性。论文采用降阶建模方法详细分析了静电梳齿驱动器的各参数对所产生静电力以及驱动位移的关系；并对静电梳齿驱动器梳齿电容结构的静电场进行分析和模拟，深入讨论了边缘效应的影响；还对微谐振器动态特性的各个模态进行仿真分析，并计算分析了前六阶模态的频率和谐振幅值。仿真结果表明降阶建模方法能够快速、准确地实现多耦合域的求解。 2、从系统角度出发考虑了各个子系统对叉指式微机械陀螺仪特性的影响，系统详细地分析了与叉指状微机械陀螺仪性能指标－灵敏度密切相关的结构特性、电子电路、加工工艺和空气阻尼，并在此分析的基础上建立了陀螺的统一多学科优化模型并对其进行多学科优化设计。将遗传算法和差分进化算法的全局寻优与陀螺仪系统级优化相结合，证实了遗传算法和差分进化算法在MEMS系统级优化中的可行性，并比较遗传算法和差分进化算法的优化结果，差分进化算法的优化结果较大地改善了器件的性能。 3、从系统角度出发考虑了各个子系统对梳齿式微加速度计特性的影响，在对梳齿式微加速度计各个学科的设计要素进行分析的基础上，对各个子系统分别建立相对独立的优化模型，采用差分进化算法和多目标遗传算法对其进行优化设计。证实了差分进化算法和多目标遗传算法对多个子系统耦合的系统级优化的可行性，并比较了将多目标转换为单目标进行优化和采用多目标进行优化的区别和结果，优化结果使器件的性能得到了改善。
上传时间： 2013-05-15
上传用户：zhangjinzj
IIR数字滤波器是冲激响应为无限长的一类数字滤波器，是电子、通信及信号处理领域的重要研究内容，国内外学者对IIR数字滤波器的优化设计进行了大量研究。其中，进化算法优化设计IIR数字滤波器虽然取得了一定的效果，但是其也有自身的一些不足；另外，基于粒子群算法以及人工鱼群算法的IIR数字滤波器优化设计也取得了较好的效果。但这些方法都是将多目标优化问题转化为单目标优化问题，这种方法是将每个目标赋一个权值，然后将这些赋了权值的目标相加，把相加的结果作为目标函数，在此基础上寻找目标函数的最小值，这样做造成的问题是可能将其中的任何一种满足目标函数值最小的情况作为最优解，但实际上得到的不一定是最优解。也就是说，单目标的方法难以区分哪一种情况为最优解，这样的寻优模型从理论上来说是难以得到最优解的。另外，在将多目标转化为单目标时，各个目标的权值难以确定，而且最终只能得到唯一解。针对这些问题，本文在研究传统遗传算法、进化规划算法以及量子遗传算法的IIR数字滤波器优化设计的基础上，将重点研究IIR数字滤波器的粒子进化规划优化、遗传多目标优化以及量子多目标优化。另外，由于在通信系统中IIR数字滤波器有广泛应用，并且大量采用FPGA实现，多目标优化方法得到的滤波器性能也值得验证，因此，对多目标优化方法得到的IIR数字滤波器系数进行FPGA仿真验证有重要的现实意义。 @@ 论文的主要工作及研究成果具体如下： @@ 1.分析IIR数字滤波器的数学模型及其优化设计的参数；针对低通IIR数字滤波器，采用遗传算法及量子遗传算法对其进行优化设计，并给出相应的仿真结果及分析。 @@ 2.针对使用进化规划算法优化设计IIR数字滤波器时容易陷入局部极值的问题，研究粒子进化规划算法，并将其应用于IIR数字滤波器的优化设计，该算法将粒子群优化算法与进化规划算法相结合，继承了粒子群算法局部搜索能力强和进化规划算法遗传父代优良基因能力强的优点。将这种新的粒子进化规划算法应用于IIR低通、高通、带通、带阻数字滤波器的优化设计，显示了较好的效果。 @@ 3.优化设计IIR数字滤波器时，通常将多目标转化为单目标的优化问题，这种方法虽然设计简单，但是在将多目标转化为单目标时，各个目标的权值难以确定，而且最终只能得到唯一解，不能提供更多的有效解给决策者。针对常 用基于单目标优化算法的不足，在分析IIR数字滤波器优化模型和待优化参数的基础上，本文研究遗传算法的IIR数字滤波器多目标优化设计方法，该方法将多个目标值直接映射到适应度函数中，通过比较函数值的占优关系来搜索问题的有效解集，使用这种方法可以求得一组有效解，并且将多目标转化为单目标的优化方法得到的唯一解也能被包括在这一组有效解中。@@ 4.将量子遗传算法应用于IIR数字滤波器多目标优化设计，研究量子遗传算法的IIR数字滤波器多目标优化设计方法，并将优化结果与传统遗传算法的多目标优化方法进行了比较。仿真结果表明，在对同一种滤波器进行优化设计时，使用该方法得到的结果通带波动更小，过渡带更窄，阻带衰减也更大。 @@ 5.针对IIR数字滤波器的硬件实现问题，在对IIR数字滤波器的结构特征进行分析的基础上，分别采用遗传多目标优化方法量子多目标方法优化设计IIR数字滤波器的系数，然后针对两组系数进行了FPGA( Field-Programmable GateArray，现场可编程门阵列)仿真验证，并对两种结果进行了对比分析。 @@关键词：IIR数字滤波器；优化设计
上传时间： 2013-06-09
上传用户：熊少锋
