应用遗传算法实现函数的优化，内有文字说明，和论文！
上传时间： 2017-08-04
上传用户：manlian
MD5算发的汇编实现 并简单的优化 将原来的几个简单点的函数用几条命令代理
上传时间： 2013-12-18
上传用户：784533221
量子遗传算法对标准函数的优化，在matlab下的源程序
上传时间： 2014-02-20
上传用户：稀世之宝039
机械优化设计及数值计算中常用的黄金分割法源程序 为M函数文件 需要调用该函数 方可运行
上传时间： 2017-09-07
上传用户：kbnswdifs
matlab标准遗传算法 优化函数为f=-(x-1)^2+4，其中，0<=x<=3
上传时间： 2014-01-20
上传用户：evil
讲述了遗传算法的基本原理、特点、应用领域、优化设计、应用等 例：1.基于遗传算法优化的RBF网络逼近 2.遗传算法求函数极值
上传时间： 2017-09-27
上传用户：xuan‘nian
在数学优化中，Rosenbrock函数是一个用来测试优化算法性能的非凸函数，由Howard Harry Rosenbrock在1960年提出。也称为Rosenbrock山谷或Rosenbrock香蕉函数，也简称为香蕉函数。
标签： Rosenbrock 优化 函数
上传时间： 2015-06-15
上传用户：15755425737
这是一个免疫,克隆,算法优化,函数,程序
上传时间： 2016-04-21
上传用户：ryan0803
本文以滤波技术飞速发展，小波滤波优越性的凸现，以及虚拟仪器的易操作等良好特性为背景，以简单易行和滤波效果良好为研究目的，展开本文信号滤波处理的研究工作。 在深入研究三种小波滤波方法原理和优缺点的基础上，本文提出了一种新的优化滤波方法，包括以下三个方面： 首先，将静态小波变换(SWT)应用于滤波处理。利用SWT的平移不变性和冗余性来进行含噪信号的分解，这样不仅弥补了正交小波变换的不足，而且提高了滤波性能。 然后，提出了基于空域相关的优化阈值函数滤波算法。该算法把小波系数间的相关性应用于阈值滤波。它是在构造出基于空域相关的显著性函数和基于显著性函数的阈值滤波过程的基础上，提出了基于空域相关的优化阈值函数，并且把极小化广义交叉验证(GCV)得到均方差(MSE)意义下的最优阈值作用于该优化阈值函数。该滤波算法不仅实现了噪声的有效去除，而且信号的重要特征也保留完好； 最后，引入了新型锁相环--正交锁相环(QPLL)。鉴于QPLL不仅具有锁定范围宽、入锁速度快、锁定后精度高的性能，而且还具有良好的抑制谐波、噪声的能力，以及对波形畸变不敏感等良好特性，所以QPLL的引入达到了信号锁定和优化滤波的目的，使优化滤波方法的设计更具新意，而且取得了更好的滤波效果。 为了验证优化滤波方法，本文搭建了实验平台，它是由FPGA信号采集部分和LabVIEW软件滤波处理两个部分构成。通过传感器采集信号，经过A/D转换后送入FPGA。以FPGA为CPU控制A/D转换，并进行波形数据缓存，在接收到LabVIEW的命令后，将存储的数据送给串口。在LabVIEW中，从串口检测所需的波形数据，然后通过优化滤波方法将数据进行滤波处理，最后在前面板中把实验结果显示出来。 实验结果表明，该优化滤波方法不仅能实现优良的滤波功能，而且简单易行，是一种有效的滤波方法。
上传时间： 2013-07-20
上传用户：gokk
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
