电机优化设计是复杂的有约束、非线性、混合离散多变量规划问题.该文在对电机优化设计理论进行研究的基础上,从一般传统的优化方法入手,对电机的全局优化设计方法特别是遗传算法进行了详细的研究和探讨.该论文的主要工作包括:(1)对适应于电机优化设计的常用传统优化方法(HOOKE-JEEVES法、MDOD法和SUMT法)进行了较为详细的研究,给出了各种方法的计算流程和步骤;(2)对全局优化的理论和方法进行了研究,分析了全局优化方法中的随机实验法、模拟退火算法和模拟进化算法各自的特点,对遗传算法的工作原理及其诸要素进行了详细的探讨;(3)在对遗传算法的基本原理进行研究的基础上,进行了电机优化设计遗传算法的研究,分析了各要素对电机优化设计遗传算法性能的影响;(4)建立了三相异步电机多目标优化设计的数学模型,分别编制了基于HOOKE-JEEVES法、MDOD法和多轮进化遗传算法的电机优化设计程序,并对使用各种优化方法优化的结果进行了对比分析.
上传时间: 2013-04-24
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提出了一种通过遗传算法(GA)对单个分类器进行优化以及对多个分类器进行组合优化的方法.该方法使用叠加(stacking)的策略.经典的叠加策略分为两步,该方法将遗传算法作为叠加策略的第2步.实验结果表明,遗传算法可以较好地完成优化任务,同单个分类器比较,它可以提高分类的精度.在对分类器进行组合优化方面,它得到比单个分类器更高的精度以及使分类结果具有更好的可理解性. 关 键 词: 分类 遗传算法 优化 机器学习 数据挖掘 分类规则.
上传时间: 2014-02-13
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Matlab粒子群算法优化RBF网络 采用了粒子群算法对RBF神经网络中的参数进行了优化,在测试程序中验证了经过粒子群算法优化的RBF神经网络的函数逼近能力比未经过优化的逼近能力强
上传时间: 2014-01-23
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随着人类社会的进步,科学技术的发展日新月异,模拟人脑神经网络的人工神经网络已取得了长足的发展。经过半个多世纪的发展,人工神经网络在计算机科学,人工智能,智能控制等方面得到了广泛的应用。当代社会是一个讲究效率的社会,科技更新领域也是如此。在人工神经网络研究领域,算法的优化显得尤为重要,对提高网络整体性能举足轻重.BP神经网络模型是目前应用最为广泛的一种神经网络模型,对于解决非线性复杂问题具有重要的意义。但是BP神经网络有其自身的一些不足(收敛速度慢和容易陷入局部极小值问题),在解决某些现实问题的时候显得力不从心。针对这个问题,本文利用遗传算法的并行全局搜索的优势,能够弥补BP网络的不足,为解决大规模复杂问题提供了广阔的前景。本文将遗传算法与BP网络有机地结合起来,提出了一种新的网络结构,在稳定性、学习性和效率方面都有了很大的提高。基于以上的研究目的,本文首先设计了BP神经网络结构,在此基础上,应用遗传算法进行优化,达到了加快收敛速度和全局寻优的效果。本文借助MATLAB平台,对算法的优化内容进行了仿真实验,得出的效果也符合期望值,实现了对BP算法优化的目的。关键词:生物神经网络:人工神经网络;BP网络;遗传算法;仿真随着电子计算机的问世及发展,人们试图去了解人的大脑,进而构造具有人类思维的智能计算机。在具有人脑逻辑推理延伸能力的计算机战胜人类棋手的同时,引发了人们对模拟人脑信息处理的人工神经网络的研究。1.1研究背景人工神经网络(Artificial Noural Networks,ANN)(注:简称为神经网络),是一种数学算法模型,能够对信息进行分布式处理,它模仿了动物的神经网络,是对动物神经网络的一种具体描述。这种网络依赖系统的复杂程度,通过调节内部大量节点之间的关系,最终实现信息处理的目的。人工神经网络可以通过对输入输出数据的分析学习,掌握输入与输出之间的潜在规则,能够对新数据进行分析计算,推算出输出结果,因为人工神经网络具有自适应和自学习的特性,这种学习适应的过程被称为“训练"。
上传时间: 2022-06-16
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无刷直流电机具有输出转矩大、调速性能好、运行可靠等一系列优点,具有广泛的应用前景,其传统的理论分析及设计方法已经比较成熟。它的进一步推广和应用,在很大程度上有赖于对其控制策略的研究。本文主要研究了无刷直流电机的速度控制问题。 无刷直流电机是一种多变量和非线性的控制系统,传统的控制方法很难满足对它的精确控制。近代模糊控制理论在无刷直流电机的控制中得到了广泛的应用,提高了控制系统的性能。但是,在模糊控制器控制规则优化和参数在线调整方面还存在着许多不足。针对这些问题,本文提出了一种使用遗传算法优化的模糊控制器,并且应用到无刷直流电机的控制中。系统采用双闭环控制,内环采用电流负反馈对电机转矩进行调节;外环应用模糊控制器进行速度控制,通过遗传算法离线优化模糊控制规则和在线调节模糊控制器的参数以提高系统的动态性能。同时本文使用Matlab和电机仿真软件VisSim对无刷直流电机的速度控制进行了软件仿真。 数字信号处理器(DSP)是一种高速的信号处理芯片,近几年在电机控制领域得到了广泛的应用。本文以TI公司的TMS320LF2407控制器为基础,介绍了DSP在无刷直流电机控制中常用的应用技术。同时为了降低系统开发设计的复杂性,提高控制系统的可靠性以及软件开发的快速性,本文将嵌入式操作系统移植到DSP中,并在该操作平台上开发出高效的控制算法。 实验结果表明,通过遗传算法优化的模糊控制器对无刷直流电机模型的不确定性和负载变化具有较强的适应性和鲁棒性,而且控制系统具有较好的动态性能。
上传时间: 2013-06-12
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利用一个较为成熟的遗传算法基础类库(作者:刘康),我自己在做论文的时候写得一个关于利用遗传算法进行节点部署应用的实验程序。您可以很容易地在其基础上实现自己应用相关的算法程序,进行研究验证工作。希望此源码能够为相关人事提供帮助。
标签: 算法
上传时间: 2015-11-28
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简要阐述了遗传算法的基本原理,并对O0PQ0R 遗传算法工具箱("0SP)的参数进行 了详细的介绍。探讨了O0PQ0R 遗传算法工具箱在参数优化和非线性规划中的应用,实例证明了遗 传算法在参数优化和非线性规划中的可行性。
标签: 算法
上传时间: 2014-01-16
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遗传算法是将生物学的遗传进化原理和最优化技术结合的产物,它在国民经济的各个行业和多个学科里获得了广泛的应用和关注。本书着重从计算方法和应用技术的角度对遗传算法作了深入浅出的讨论。书中介绍了遗传算法的基本概念和结构,解决约束优化和组合优化问题的方法,以及遗传算法在生产调度、可靠性设计、交通运输、设备布局等一系列工业工程问题中的应用。
上传时间: 2016-05-19
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Visual C++实现的基因遗传算法库源代码以演示程序Free Source Code for Genetic algorithm 2008年05月21日 C++, Windows, Win32, Visual Studio, MFC, STL, Arch, Dev, Design 基因遗传算法都是针对概率的,所以因为其随机的本质,导致其结果可能是好的,也可能是坏的,于是我们就需要一个方法确认这个解到底有多大的可用性。这是通过计算相似拟合度进行衡量的。染色体Chromosomes代表了基因遗传算法的结果。每次迭代,算法生成一个染色体,这些子孙染色体又会产生新的迭代……关键内容 这个基因算法库是用 Visual Studio 2005 编写的程序,第一个使用 Microsoft C/C++ 编译器,第二个使用Intel C++ 编译器。 如果你希望在你的程序你使用它,有两个办法,1是直接引用 Genetic Algorithm Library 项目,然后编译;2是添加GeneticAlgorithm.lib 静态链接库到项目中
标签: algorithm Genetic Windows Visual
上传时间: 2016-09-22
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在本书中,主要介绍两方面的内容。在第1章至第7章中,介绍了遗传算法的一些理论问题,以及我们在遗传算法研究中的一些成果。主要介绍遗传算法的基本原理和它的改进方法;研究了遗传算法收敛性定义和统一数学描述,收敛速度,最优保留遗传算法及其收敛性;研究了遗传算法种群多样性的问题;把模糊理论用于遗传算法的研究中,进行了模糊遗传算法研究;还对综合改进遗传算法进行了研究。在第8章和第9章中,介绍了遗传算法的应用问题。主要介绍遗传算法在舰船横摇动的模糊建模中的应用;遗传算法在舰船减摇鳍控制器优化设计中的应用。虽然书中以舰船为对象,针对舰船横摇运动建模的不确定性和非线性问题,进行了舰船横摇运动的模糊建模和减摇鳍控制器优化设计,但是这种方法也可以应用到其他具有不确定性和非线性系统的建模和控制系统设计中去。
上传时间: 2022-07-10
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