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
上传用户：tonyshao
钢铁工业是国家工业的基础之一，铁矿是钢铁工业的主要原料基地。矿产地矿车的运输组织效率与钢产量有着十分紧密的联系。因此高效率的矿车运输调度组织是提高露天矿产量，增加其经济效益的重要途径。本文结合矿区生产的实际问题，通过利用优化理论中的多目标优化思想提出了一种矿车运输调度组织的优化模型。与传统的基于贪心准则的优化方法相比，本方法具有精度高、求解效率高和易于在实际中应用的优点，有很高的实践应用价值。
上传时间： 2013-10-09
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文中提出了一种适用于多传感器多目标跟踪的JPDA算法，它以极大似然估计完成对来自多传感器的测量集合进行同源最优分划，然后采用JPDA方法对多目标进行跟踪。经过理论分析和仿真试验，证明了该方法能有效地进行多传感器多目标的跟踪，且具有算法简单、跟踪精度高、附加的计算量小等优点。
上传时间： 2013-11-02
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针对传感器网络下多目标跟踪时目标数量不断变化这一复杂情况，文中对多目标的跟踪和特征管理方法进行了研究。该方法由数据关联、多目标跟踪、特征管理，和信息融合所组成。其中未知数量多目标的跟踪和数据关联通过马尔科夫蒙特卡罗数据关联实现。通过信息融合来整合本地信息，获取所有相邻传感器的本地一致性，最终实现特征管理。试验证明，本方法能够在分布式的传感器网络环境下对多目标进行准确有效地跟踪和特征管理。
上传时间： 2013-11-18
上传用户：wangdean1101
多目标进化算法源代码
上传时间： 2013-12-20
上传用户：金宜
多目标进化算法源代码
上传时间： 2014-01-14
上传用户：Amygdala
多目标下优化搜索
上传时间： 2014-01-02
上传用户：wang0123456789
多目标遗传算法优化程序，简单实用，内含例题。
上传时间： 2014-01-21
上传用户：ywqaxiwang
这是用遗传算法解决多目标规划问题, 很不错的哦,希望对你有所帮助
上传时间： 2013-12-25
上传用户：wang0123456789
基于遗传算法的多目标优化的例子，是工具箱中的的例子
上传时间： 2014-01-01
上传用户：aix008
