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Grefenstette编码法的MATLAB实现 本文在MATLAB环境下编程实现针对TSP问题的Grefenstette编码法,并将其同基本遗传算法相结合,仿真求解一个
15点的TSP问题-Grefenstette coding method to achieve this paper, the MATLAB environment in MATLAB programming for the TSP problem Grefenstette coding method and geneti
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在一个任意的天线方向图下，利用遗传算法使其接近所给的理想天线方向图。这种方法已经在NASA和其他机构中所利用来制造航天器。这些程序是自动生成一个2.4GHz的微波天线，利用遗传算法和NEC2模拟工具，来实现优化天线。包括最初级的简单双极形天线，在这个基础上又设计了三维空间中两部分天线和三维空间中多部分天线。-In a partially random antenna layout, and use a genetic algorithm to evolve a better solution.
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基于自适应在线遗传算法整定的pid控制(先进PID控制matlab仿真)第二版第五章-Genetic algorithm based on adaptive online tuning of pid control (advanced PID control simulation matlab) Chapter V of the second edition
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遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物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，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，它最初由美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的，并出版了颇有影响的专著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》，GA这个名称才逐渐为人所知，J.Holland教授所提出的GA通常为简单遗传算法（SGA），遗传算法简单源程序。-Genetic Algorit
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根据遗传算法的基本理论，运用MATLAB编程设计实现该算法。通过数值仿真验证了该实现方法的有效性，表明它能够对函数进行全局寻优。-According to the basic theory of genetic algorithm, using MATLAB programming designed to realize the algorithm. By numerical simulation the effectiveness of the implementation method, t
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传统PID控制器通常难以满足多变量、非线性、强耦合的步进电机动态响应和精
确调速要求,结合传统PID控制和模糊控制及遗传算法(GA)整定PID参数的优点,设计基于
模糊遗传算法的实时自适应步进电动机PID控制器,充分发挥传统和智能控制策略各自的优
势。仿真结果表明,该实时自适应步进电动机PID控制器,具有很好的自适应能力和抗负载扰
动能力。在稳定性、动态速度响应诸方面均优于传统的PID控制器和模糊控制器,系统达到了
较高调速性能和控制精度。
-Traditional PI
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本文介绍了模拟退火算法的原理和求解方法,并将其用于指数曲线的拟合,在Matlab语言环境下实现了该算法,并且与文献中的遗传算法、线性回归相比较。数值模拟结果表明,该算法能更好地实现最优拟合。-This article describes the principle of simulated annealing algorithm and solution methods, and used an exponential curve fitting, the language environmen
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An automatic facial feature extraction method is
presented in this paper. The method is based on the edge
density distribution of the image. In the preprocessing stage a
face is approximated to an ellipse, and genetic algorithm is
applied
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为了更好了解遗传神经网络在系统中的对比效果，我们以室内温度控制为例，设室内的温度控制目标为18℃（20℃），其他参数保持不变的情况下，分别按照单独神经网络和基于遗传算法优化后的神经网络控制进行仿真实验.仿真结果表明，上述应用遗传算法优化的神经网络是非常有效的，通过运用遗传算法对神经网络进行优化，使其具有良好的泛化能力和快速的收敛性。-To better understand the genetic neural network contrast in the system, we control
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粒子群优化算法的源程序代码，其中结合了遗传算法进行优化。-Particle swarm optimization algorithm source code, which combines the genetic algorithm optimization.
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tinyos 蚁群算法(ant colony optimization, ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。蚁群算法是一种模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良的性质.针对PID控制器参数优化设计问题,将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较,数值仿真结果表明,蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值-The tinyos
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涵盖目前识别和智能计算的理论和方法，包括支持向量机，神经网络，决策树，粗糙集理论，模糊集理论，和遗传算法-Covers the recognition and intelligent computing theory and methods, including support vector machines, neural networks, decision trees, rough set theory, fuzzy set theory and genetic algorithm
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各种最优化算法介绍，包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、人工神经网络、小波分析、动态仿真、数值模拟等-Various optimization algorithms, including genetic algorithm, particle swarm optimization, simulated annealing algorithm, artificial neural network, wavelet analysis, dynamic simulation, numerical
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In this paper, the parameters of PID controller for Automatic
Generation Control (AGC) is tuned according to Generic Algorithms
(GAs) based performance indices in the restructured power systems. The
key idea of the proposed method is to use the
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matlab仿真说明,文章主要是关于遗传算法求函数最优解问题-matlab simulation shows that article is mainly a function of genetic algorithm for the optimal solution problem
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基于遗传算法的红外成像导引头伺服控制系统设计与仿真-Based on imaging infrared seeker servo control system design and simulation genetic algorithm
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The paper deals with a controller design for the nonlinear processes using genetic
algorithm and neural model. The aim was to improve the control performance using
genetic algorithm for optimal PID controller tuning. The plant model has been
id
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遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物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，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，它最初由美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的-Genetic Algorithm (based Algorithm) is a simulation Darwin the evolution natural selection and Genetic mechanism of biological evo
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遗传算法是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。遗传算法通常实现方式为一种计算机模拟。对于一个最优化问题，一定数量的候选解（称为个体）的抽象表示（称为染色体）的种群向更好的解进化。-Genetic algorithm is used to solve computational mathematics in optimizing search algorithm, an evolu
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遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物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，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。-Genetic Algorithm (Genetic Algorithm) is a simulation of natural selection and genetics of Darwinian biological evolution computational models of biological evolution, t
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