一个模拟洗车场的小程序，主要算法是通过STL容器类queue实现对洗车场的仿真。
上传时间： 2014-11-23
上传用户：阳光少年2016
一款可以模拟PID的算法的演示软件，通过参数整定，可以形象地查看系统的瞬态和稳态特性。
标签： PID
上传时间： 2015-03-20
上传用户：723489897
基于C语言的遗传算法实现人工模拟与仿真，原作者为同济大学的王小平
标签： 基于C语言
上传时间： 2015-05-04
上传用户：dujia90
遗传算法为群体优化算法，也就是从多个初始解开始进行优化，每个解称为一个染色体，各染色体之间通过竞争、合作、单独变异，不断进化。 优化时先要将实际问题转换到遗传空间，就是把实际问题的解用染色体表示，称为编码，反过程为解码，因为优化后要进行评价，所以要返回问题空间，故要进行解码。SGA采用二进制编码，染色体就是二进制位串，每一位可称为一个基因；解码时应注意将染色体解码到问题可行域内。 遗传算法模拟“适者生存，优胜劣汰”的进化机制，染色体适应生存环境的能力用适应度函数衡量。对于优化问题，适应度函数由目标函数变换而来。一般遗传算法求解最大值问题，如果是最小值问题，则通过取倒数或者加负号处理。SGA要求适应度函数>0，对于<0的问题，要通过加一个足够大的正数来解决。这样，适应度函数值大的染色体生存能力强。 遗传算法有三个进化算子：选择（复制）、交叉和变异。 SGA中，选择采用轮盘赌方法，也就是将染色体分布在一个圆盘上，每个染色体占据一定的扇形区域，扇形区域的面积大小和染色体的适应度大小成正比。如果轮盘中心装一个可以转动的指针的话，旋转指针，指针停下来时会指向某一个区域，则该区域对应的染色体被选中。显然适应度高的染色体由于所占的扇形区域大，因此被选中的几率高，可能被选中多次，而适应度低的可能一次也选不中，从而被淘汰。算法实现时采用随机数方法，先将每个染色体的适应度除以所有染色体适应度的和，再累加，使他们根据适应度的大小分布于0-1之间，适应度大的占的区域大，然后随机生成一个0-1之间的随机数，随机数落到哪个区域，对应的染色体就被选中。重复操作，选出群体规模规定数目的染色体。这个操作就是“优胜劣汰，适者生存”，但没有产生新个体。 交叉模拟有性繁殖，由两个染色体共同作用产生后代，SGA采用单点交叉。由于SGA为二进制编码，所以染色体为二进制位串，随机生成一个小于位串长度的随机整数，交换两个染色体该点后的那部分位串。参与交叉的染色体是轮盘赌选出来的个体，并且还要根据选择概率来确定是否进行交叉（生成0-1之间随机数，看随机数是否小于规定的交叉概率），否则直接进入变异操作。这个操作是产生新个体的主要方法，不过基因都来自父辈个体。 变异采用位点变异，对于二进制位串，0变为1，1变为0就是变异。采用概率确定变异位，对每一位生成一个0-1之间的随机数，看是否小于规定的变异概率，小于的变异，否则保持原状。这个操作能够使个体不同于父辈而具有自己独立的特征基因，主要用于跳出局部极值。 遗传算法认为生物由低级到高级进化，后代比前一代强，但实际操作中可能有退化现象，所以采用最佳个体保留法，也就是曾经出现的最好个体，一定要保证生存下来，使后代至少不差于前一代。大致有两种类型，一种是把出现的最优个体单独保存，最后输出，不影响原来的进化过程；一种是将最优个体保存入子群，也进行选择、交叉、变异，这样能充分利用模式，但也可能导致过早收敛。 由于是基本遗传算法，所以优化能力一般，解决简单问题尚可，高维、复杂问题就需要进行改进了。 下面为代码。函数最大值为3905.9262，此时两个参数均为-2.0480，有时会出现局部极值，此时一个参数为-2.0480，一个为2.0480。算法中变异概率pm=0.05，交叉概率pc=0.8。如果不采用最优模式保留，结果会更丰富些，也就是算法最后不一定收敛于极值点，当然局部收敛现象也会有所减少，但最终寻得的解不一定是本次执行中曾找到过的最好解。
标签： 遗传算法
上传时间： 2015-06-04
上传用户：芃溱溱123
粒子群算法在仿真生物群体社会活动的基础上，通过模拟群体生物相互协同寻优能力，从而构造出一种新的智能优化算法。本文主要讲述了粒子群算法的基本原理及其一些改进算法以及其改进算法的一些应用。
标签： 粒子群算法
上传时间： 2015-07-10
上传用户：yjyzwr
外延生长模拟过程中采用二阶有限差分计算法，模拟台阶生长的生长过程
标签： Fortran程序
上传时间： 2015-11-24
上传用户：xx2018
遗传算法，模拟达尔文进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，一种选择不断选择优良个体的算法。谈到遗传，想想自然界动物遗传是怎么来的，自然主要过程包括染色体的选择，交叉，变异（不明白这个的可以去看看生物学），这些操作后，保证了以后的个体基本上是最优的，那么以后再继续这样下去就可以一直最优了。
上传时间： 2017-06-12
上传用户：tian610115
大地电磁层状介质算法，代码中使用三层介质模拟
上传时间： 2017-07-14
上传用户：panjichuan
基于TMS320F2812 光伏并网发电模拟装置PROTEL设计原理图+PCB+软件源码+WORD论文文档,硬件采用2层板设计，PROTEL99SE 设计的工程文件，包括完整的原理图和PCB文件，可以做为你的学习设计参考。 摘要：本文实现了一个基于TMS320F2812 DSP芯片的光伏并网发电模拟装置，采用直流稳压源和滑动变阻器来模拟光伏电池。通过TMS320F2812 DSP芯片ADC模块实时采样模拟电网电压的正弦参考信号、光伏电池输出电压、负载电压电流反馈信号等。经过数据处理后，用PWM模块产生实时的SPWM 波，控制MOSFET逆变全桥输出正弦波。本文用PI控制算法实现了输出信号对给定模拟电网电压的正弦参考信号的频率和相位跟踪，用恒定电压法实现了光伏电池最大功率点跟踪（MPPT），从而达到模拟并网的效果。另外本装置还实现了光伏电池输出欠压、负载过流保护功能以及光伏电池输出欠压、过流保护自恢复功能、声光报警功能、孤岛效应的检测、保护与自恢复功能。系统测试结果表明本设计完全满定设计要求。关键词：光伏并网，MPPT，DSP Photovoltaic Grid-connected generation simulator Zhangyuxin，Tantiancheng，Xiewuyang(College of Electrical Engineering, Chongqing University)Abstract: This paper presents a photovoltaic grid-connected generation simulator which is based on TMS320F2812 DSP, with a DC voltage source and a variable resistor to simulate the characteristic of photovoltaic cells. We use the internal AD converter to real-time sampling the referenced grid voltage signal, outputting voltage of photovoltaic, feedback outputting voltage and current signal. The PWM module generates SVPWM according to the calculation of the real-time sampling data, to control the full MOSFET inverter bridge output sine wave. We realized that the output voltage of the simulator can track the frequency and phase of the referenced grid voltage with PI regulation, and the maximum photovoltaic power tracking with constant voltage regulation, thereby achieved the purpose of grid-connected simulation. Additionally, this device has the over-voltage and over-current protection, audible and visual alarm, islanding detecting and protection, and it can recover automatically. The testing shows that our design is feasible.Keywords: Photovoltaic Grid-connected，MPPT，DSP 目录引言 11. 方案论证 11.1. 总体介绍 11.2. 光伏电池模拟装置 11.3. DC-AC逆变桥 11.4. MOSFET驱动电路方案 21.5. 逆变电路的变频控制方案 22. 理论分析与计算 22.1. SPWM产生 22.1.1. 规则采样法 22.1.2. SPWM 脉冲的计算公式 32.1.3. SPWM 脉冲计算公式中的参数计算 32.1.4. TMS320F2812 DSP控制器的事件管理单元 42.1.5. 软件设计方法 62.2. MPPT的控制方法与参数计算 72.3. 同频、同相的控制方法和参数计算 8
标签： tms320f2812 光伏 并网发电 模拟 protel pcb
上传时间： 2021-11-02
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移动机器人路径规划尤其是未知环境下机器人路径规划是机器人技术中的一个重要研究领域，得到了很多研究者的关注，并取得了一系列重要成果。目前已存在许多用来解决该问题的优化算法，但是此类问题属于N-Hard问题，寻求更佳的算法就成为该领域的一个研究热点。为此，根据机器人路径规划算法的研究现状和向智能化，仿生化发展的趋势，研究了一种基于图的机器人路径规划蚂蚁优化算法。算法首先用栅格法对机器人的工作空间进行建模，并用一个状态矩阵表示其状态，由此构造出一个连通图，由一组蚂蚁在图上模拟蚂蚁的觅食行为，从而得到避碰的优化路径。最后，借鉴分枝随机过程和生灭过程的理论知识，用概率的方法从理论上对该算法的收敛性进行了分析，在此基础上，结合计算机仿真结果，证实了本文提出的算法的有效性和收敛性。迄今为止，对于未知环境下机器人路径规划，人们已经探索出了许多有效的求解方法诸如虚拟力场法、基于学习或Q学习的规划方法、滚动窗口规划方法、非启发式方法及各类定位、导航方法等等。近年来，不少学者用改进的遗传算法、神经网络、随机树、蚁群算法等方法对未知环境下机器人路径进行了规划机器人路径规划算法向智能化、仿生化发展是一个明显的趋势.由于已有算法不同程度的存在一定局限性，诸如搜索空间大、算法复杂、效率不高等，尤其对于未知环境，不少路径规划算法的复杂度较高，甚至无法求解，根据日前的研究现状和不足，本文提出了一种用于解决未知环境下机器人路径规划的基于图的蚂蚁算法，理论分析和实验结果都证明了本文算法的有效性和收敛性本课题研究的主要内容本文在用概格法对机器人的工作空间进行建模的基础上，用一个状态矩阵表示其状态，由此构造一个连通图，由一组蚂蚊在图上模拟蚂蚁的觅食行为，从而得到避碰的优化路径并借鉴分枝随机过程和生灭过程的理论知识用概率的方法从理论上对该算法的收敛性进行了分析，结合计算机仿真，证明了本文算法的有效性和收敛性
上传时间： 2022-03-10
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