Matlab遺傳算法工具箱在物流網絡設計中的應用

以epanet2.0管網計算軟件為平臺,在準確的供水管網水力模型的基礎上,搭建供水管網水質余氯模型,確定管網主體水余氯衰減系數(shù)和管壁余氯衰減系數(shù)。利用matlab遺傳算法工具箱校核余氯模型,通過調整管網主體水衰減系數(shù)和管壁余氯衰減系數(shù)來提高管網余氯模型精度。

物流網絡的構建是在一個地區(qū)內形成更牢固、更平衡空間結構,增加凝聚力的基本要求.城市結點作為區(qū)域物流網絡系統(tǒng)的重要組成部分,不能囿于傳統(tǒng)理論上行政領土的連續(xù)性,而應建構在經濟中心城市或結點間的軸線(物流、信息流)之上.通過建立區(qū)域物流網絡評價體系,考察江蘇區(qū)域物流網絡結點在發(fā)展過程中物流競爭力及整體協(xié)調度.進而對江蘇區(qū)域物流網絡空間結構進行優(yōu)化分析.

煤炭自古就是我國的第一大能源,在我國經濟發(fā)展過程中,處于極其重要的地位。但在煤炭物流網絡系統(tǒng)方面我國還有欠缺,給煤炭市場的供需造成很多不便,進而影響到經濟社會的發(fā)展,制約著我國gdp的發(fā)展。本文應用耗散結構理論與方法,分析了煤炭物流網絡系統(tǒng)熵的產生情況,基于耗散結構理論對煤炭物流網絡系統(tǒng)進行優(yōu)化,使煤炭物流網絡系統(tǒng)的熵值保持在較低的水平。在一定程度上改善煤炭物流網絡系統(tǒng),間接地改善我國經濟社會發(fā)展的能源需求,進而提高煤炭行業(yè)的龍頭地位,提高經濟效益。

物流網絡的構建是在一個地區(qū)內形成更牢固、更平衡空間結構,增加凝聚力的基本要求.城市結點作為區(qū)域物流網絡系統(tǒng)的重要組成部分,不能囿于傳統(tǒng)理論上行政領土的連續(xù)性,而應建構在經濟中心城市或結點間的軸線(物流、信息流)之上.通過建立區(qū)域物流網絡評價體系,考察江蘇區(qū)域物流網絡結點在發(fā)展過程中物流競爭力及整體協(xié)調度.進而對江蘇區(qū)域物流網絡空間結構進行優(yōu)化分析.

遺傳算法是模擬自然選擇和自然遺傳過程中的繁殖、交叉和基因突變現(xiàn)象,在每次迭代中都保留一組候選解,并按某種指標從解群中選取較優(yōu)的個體,利用遺傳算子對這些個體進行組合,產生新一代的候選解群,重復此過程,直到滿足某種收斂指標為止。此算法在解決復雜優(yōu)化問題的潛力和在工業(yè)領域的成功應用的到廣泛關注。主要介紹了遺傳算法用于測量中線性問題的解算,并根據此算法自身優(yōu)點,應用于測邊網平差等非線性問題的解算中,得出了理想的結果,并據此得出了一些建議與結論。

采用遺傳算法對建筑設計進行優(yōu)化,是建筑設計領域一個全新的研究方向,然而,在日照分析下基于遺傳算法求解最優(yōu)值時,需要對每個進化個體進行適應度函數(shù)的計算,將消耗大量的運行時間.為了降低算法的復雜性,提出一種神經網絡結合遺傳算法的建筑優(yōu)化設計方法.研究結果表明：與傳統(tǒng)遺傳算法對比,該方法可以有效降低算法的迭代次數(shù)和運行時間,提高建筑優(yōu)化設計的效率.

采用遺傳算法對建筑設計進行優(yōu)化,是建筑設計領域一個全新的研究方向,然而,在日照分析下基于遺傳算法求解最優(yōu)值時,需要對每個進化個體進行適應度函數(shù)的計算,將消耗大量的運行時間.為了降低算法的復雜性,提出一種神經網絡結合遺傳算法的建筑優(yōu)化設計方法.研究結果表明:與傳統(tǒng)遺傳算法對比,該方法可以有效降低算法的迭代次數(shù)和運行時間,提高建筑優(yōu)化設計的效率.

在彎管前安裝擾流子，可以減小彎管處二次流強度，降低能量損失，并運用cfd軟件對不同參數(shù)下的擾流子節(jié)能效果數(shù)值計算。以l9（33）正交試驗以及4組補充試驗作為bp神經網絡的訓練樣本，建立在5種雷諾數(shù)下擾流子節(jié)能效率與擾流子葉片轉角、葉片長度、安裝距離3個結構參數(shù)的非線性映射關系；擾流子節(jié)能效率最大值作為目標函數(shù)，再結合遺傳算法進行結構參數(shù)優(yōu)化。最終得到在不同雷諾數(shù)下擾流子葉片轉角、葉片長度、安裝距離的最佳組合形式，并利用有限元方法對結果驗證。結果表明，這種優(yōu)化方案具有可行性；合適的結構參數(shù)的擾流子具有良好的節(jié)能效果。

在彎管前安裝擾流子,可以減小彎管處二次流強度,降低能量損失,并運用cfd軟件對不同參數(shù)下的擾流子節(jié)能效果數(shù)值計算.以l9(33)正交試驗以及4組補充試驗作為bp神經網絡的訓練樣本,建立在5種雷諾數(shù)下擾流子節(jié)能效率與擾流子葉片轉角、葉片長度、安裝距離3個結構參數(shù)的非線性映射關系;擾流子節(jié)能效率最大值作為目標函數(shù),再結合遺傳算法進行結構參數(shù)優(yōu)化.最終得到在不同雷諾數(shù)下擾流子葉片轉角、葉片長度、安裝距離的最佳組合形式,并利用有限元方法對結果驗證.結果表明,這種優(yōu)化方案具有可行性;合適的結構參數(shù)的擾流子具有良好的節(jié)能效果.

以一個雙輸入單輸出溫度控制系統(tǒng)為例,詳細敘述應用系統(tǒng)辨識工具箱進行建模、仿真和設計控制系統(tǒng)的過程,包括控制對象的辨識數(shù)據采集、模型估算、控制器設計和系統(tǒng)仿真等.重點介紹了系統(tǒng)辨識工具箱圖形用戶界面的使用方法.

針對傳統(tǒng)方法單獨采用bp神經網絡算法易陷入局部極值的問題,提出了遺傳算法優(yōu)化bp神經網絡,并將其應用于mimo-ofdm系統(tǒng)信號檢測中。該方法將遺傳算法與神經網絡相結合,用遺傳算法優(yōu)化神經網絡初始值,使bp網絡快速收斂到最優(yōu)解,避免了由初始值的隨機選取而帶來的檢測誤碼。仿真結果表明所提出的方法在誤碼率方面有比較好的性能。

matlab工具箱介紹.

標準遺傳算法在求解無約束優(yōu)化問題時得到了成功的應用,但是多數(shù)的工程實例為約束優(yōu)化問題.目前引入懲罰函數(shù)思想的遺傳算法是解決約束優(yōu)化問題最常用的方法,但是使用此方法時參數(shù)的設定較為困難.從避免這個困難和提高算法本身性能的角度出發(fā),構造了一種新的算法.首先對非可行個體進行修正,把約束優(yōu)化問題轉化為無約束優(yōu)化問題;其次,采用了擴大搜索空間選擇較優(yōu)個體的交叉算子,增強了全局搜索能力;最后,在部分較優(yōu)個體附近采用了局部搜索策略,提高局部搜索能力.通過對2個工程優(yōu)化實例的求解說明了算法的有效性.

遺傳算法在固結系數(shù)計算中的應用——建筑物的荷載通過基礎傳給地基，地基受力后將會產生應力和變形，從而導致建筑物基礎產生沉降和傾斜。如果基礎的沉降不均勻，將會對于建筑物的安全產生一定的影響，而影響沉降的最主要因素是飽和土體的固結系數(shù)，而固結系數(shù)的...

在科學技術逐漸發(fā)展的過程中,計算機技術得到了廣泛性的應用,通過計算機網絡可靠性中遺傳算法的技術應用,可以提高計算機技術應用的有效性,提高遺傳算法的合理性,從而為整個技術的應用及建立提供充分性的保證。

在科學技術逐漸發(fā)展的過程中,計算機技術得到了廣泛性的應用,通過計算機網絡可靠性中遺傳算法的技術應用,可以提高計算機技術應用的有效性,提高遺傳算法的合理性,從而為整個技術的應用及建立提供充分性的保證。

將遺傳算法(ga)和人工神經網絡(ann)引入框架結構可靠度分析,其結果與jc法的計算結果相比較,進一步顯示出遺傳算法和人工神經網絡用于計算結構可靠度的優(yōu)點,為結構可靠度研究提供了新的有效思路和方法。

為了實現(xiàn)樁身完整性的智能分類,并減少人為因素造成的誤判,文章建立適用于樁基完整性檢測的基于遺傳算法的bp神經網絡模型,運用matlab軟件對模型進行模擬,并求出模型的可行性的解,從而實現(xiàn)對不同類型樁身的完整性智能辨別的功能,最后再通過測試樣本對模型的正確性進行驗證。測試樣本中的預測結果與理想結果非常接近,通過計算得出測試樣本的仿真誤差為0.1538,訓練樣本的仿真誤差為0.092644。結果表明,基于遺傳算法的bp神經網絡模型能過較好的對樁身完整性進行分類,并且在減少樁型誤判的情況下,又提高了效率,在實際工程中具有良好的應用前景。

目的將改進的神經網絡模型應用于鉆孔灌注樁樁孔質量的智能化識別,從而減少人為的誤判、漏判情況.方法將遺傳算法與神經網絡模型有機地結合起來,建立樁孔質量檢測的智能化模型,先利用遺傳算法對神經網絡的權值和閾值進行優(yōu)化,再結合訓練完成的神經網絡模型對樁孔質量進行預測,同時根據現(xiàn)場數(shù)據建立三維分析圖,通過預測結果與三維分析圖的比對來驗證模型的準確性.結果測試樣本的仿真誤差為0.00575,訓練樣本的仿真誤差為0.0224;5、6號樁孔的預測結果為(0.0012,0.9999),(0.0027,0.0051),即5號樁質量為合格,6號樁質量為良好.結論通過預測結果與三維分析圖的比對結果,可以得出基于遺傳算法的神經網絡模型能夠較好地對孔灌注樁進行智能判別.

目的將改進的神經網絡模型應用于鉆孔灌注樁樁孔質量的智能化識別,從而減少人為的誤判、漏判情況.方法將遺傳算法與神經網絡模型有機地結合起來,建立樁孔質量檢測的智能化模型,先利用遺傳算法對神經網絡的權值和閾值進行優(yōu)化,再結合訓練完成的神經網絡模型對樁孔質量進行預測,同時根據現(xiàn)場數(shù)據建立三維分析圖,通過預測結果與三維分析圖的比對來驗證模型的準確性.結果測試樣本的仿真誤差為0.00575,訓練樣本的仿真誤差為0.0224;5、6號樁孔的預測結果為(0.0012,0.9999),(0.0027,0.0051),即5號樁質量為合格,6號樁質量為良好.結論通過預測結果與三維分析圖的比對結果,可以得出基于遺傳算法的神經網絡模型能夠較好地對孔灌注樁進行智能判別.

基于遺傳算法的改進BP神經網絡模型在水質評價中的應用

由于水沙作用機制和演進規(guī)律的復雜性,以及河道形態(tài)變化等因素,多泥沙洪水預報一直是洪水預報的難點,對高含沙洪水快速、準確的預報是多年來國內外專家十分關注的課題。作者采用具有高度非線性識別能力的人工神經網絡與遺傳算法相結合的方法,探討了建立智能預報模型的基本方法,進一步對如何提高預報精度的問題進行了研究,并結合黃河洪水預報實例檢驗了神經網絡模型的可行性。檢驗結果表明,該方法能夠較好地識別多泥沙洪水的演進規(guī)律,對水位、流量和含沙量都能進行合理預報