人工鱼群算法（AFSA）是2002年李晓磊提出的基于鱼群行为的寻求全局最优 的新型搜索策略，该算法具有较优的全局收敛能力及较快的寻优速度。本文首次将 人工鱼群算法应用于人工神经网络的学习，形成了人工鱼群神经网络模型，通过与 BP算法、模拟退化算法、进化算法训练的人工神经网络进行比较，验证了人工鱼群 神经网络在全局寻优能力上的优势，进而利用人工鱼群神经网络进行电力系统短期 负荷预测，建立了人工鱼群神经网络预测模型。为了进一步提高算法的稳定性，以 及求得全局最优值的能力，文中给出了改进的人工鱼群算法。当人工鱼种群的最优 值在多代未变的情况下，加入了“跳跃”行为，改变人工鱼个体的参数，避免陷入 局部最优并提高了寻求全局最优解的能力。然后建立了新的预测模型，实际编程表 明，改进后的模型具有更好的全局最优化能力及稳定性。
上传时间： 2013-12-18
上传用户：BOBOniu
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
本文主要介绍了`加热炉混合模糊控制的方案。该方案采用了“短周期”预测炉温的模糊控制策略，将模糊控制和PID 控制结合在一起，利用协调因子的在线自整定来确定重油流量，实现了空燃比的自寻优模糊控制。该系统
上传时间： 2013-06-25
上传用户：牧羊人8920
舰船电力系统网络重构可以看作为一个多目标、多约束、多时段、离散化的非线性规划最优问题。根据舰船电力系统特点，提出了一种改进的粒子群优化算法。在传统粒子群算法的基础上，运用混沌优化理论进行初始化粒子的初始种群，提升初始解质量；同时，引进遗传操作以改进粒子群算法易陷入局部极值的缺点。通过对典型的模型仿真表明，该算法具有更好的寻优性能，并且有效地提高了故障恢复的速度与精度。
上传时间： 2014-12-23
上传用户：AbuGe
利用MATLAB环境建立一个用于变压器故障诊断的ＢＰ网络模型。首先利用具有全局寻优功能的遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化，然后采用L-M（Levenberg-Marquardt）优化算法对BP神经网络进行训练，从而达到加快网络训练速度，避免训练过程陷入局部极小点的目的。最后，详细记录网络的实际输出，并与期望输出做对比研究，最终证实了此网络达到了设计要求，可用于变压器的故障诊断。
上传时间： 2013-10-11
上传用户：hz07104032
提出一种新的组合优化方法。先通过遗传算法得到一个初步的优化结果,再用直接搜索算法进行二次优化,这样既突出了遗传算法全局寻优的特点,又避免了它在接近最优解时出现的小幅度随机波动。以低副瓣平
上传时间： 2013-12-24
上传用户：李哈哈哈
提出一种基于自适应混沌粒子群优化和支持向量机结合的非线性预测建模算法（ACPSO-SVR），引入ACPSO启发式寻优机制对SVR模型的超参数进行自动选取，在超参数取值范围变化较大的情况下，效果明显优于网格式搜索算法。选取UCI机器学习数据库中的Forest fires标准数据集进行测试，实验结果表明该方法具有较高的精度和良好的泛化能力，对于解决多变量的回归预测问题是一种有效的方法。最后给出了混合算法在碳一多相催化领域的两种典型应用，在反应动力学模型未知的情况下建立催化剂组份模型和操作条件模型，以及基于混合算法的最优催化剂设计框架。
上传时间： 2013-10-23
上传用户：alibabamama
摘 要：介绍一个交直流数据采集系统．它采用参数自寻优同步采样法和双向过零鉴相技术，充分发挥了单片机在智能仪器中的软件优势。给出的采样前置电路和其他硬件同样具有参考价值。 关键词：采样参数自寻优；鉴相技术；前置电路；外中断口；双隔离采样通道
上传时间： 2013-10-17
上传用户：yuchunhai1990
