含分布式电源配电网的无功优化

提出了基于改进遗传算法的含分布式发电的配电网无功优化方法。构建了包含分布式发电系统的配电网无功优化数学模型,采用改进遗传算法对分布式发电的无功功率给定进行了优化。通过算例仿真结果,说明所设计的改进优化算法在减少功率损耗和提高电压质量上的有效性和正确性。     

a尺度双向小波的Mallat算法应用与Matlab实现

本文通过对α尺度正交双向小波Mallat算法的分解与重构算法研究,分析以4尺度Haar小波衍生出来的平凡算例,得出算法与MATLAB实现的关键问题,结合C语言与MATLAB软件小波分析工具箱中相关分析函数实现对α尺度小波的分解与重构。     

改进的遗传算法在配电网重构中的应用

遗传算法应用在配电网重构计算中,通过不断的交叉、变异来改变配电网中开关的开合状态,以产生更多新的网络拓扑图来供选择,但同时会产生大量的不可行解,从而影响算法的收敛速度。本文提出了一些改进的遗传算法,可以减少不可行解,得到以网损最小作为目标函数的全局最优解,同时提高遗传算法的收敛速度。     

函数优化的遗传算法代码实现

函数优化是遗传算法的经典应用领域,也是遗传算法进行性能评价的常用算例。对于一些非线性、多模型、多目标的函数优化问题,用其它优化方法较难求解,而用遗传算法则可以方便地得到较好的结果。用Matlab实现了函数优化的遗传算法源程序,该源程序可以直接运行。     

基于遗传算法的多目标优化技术

本文首先介绍了遗传算法的原理及其实施的一般过程,多目标优化问题的概念及其古典技术,以及现在多目标优化遗传算法常用的策略,然后对SPEAⅡ算法、NSGAⅡ算法和改进精英策略的非支配分类遗传算法（IENSGAⅡ）做了详细说明,最后对本文的工作做概括性的总结和展望。     

对配电网络重构的研究

文章重点介绍了配电网重构的基本原理,包括目标函数,配电网重构现有的算法及其优缺点,配电网络重构工程实用化的条件及其重构的启动条件,并对不同的方法进行了对比和评论。     

一类两目标多任务指派问题中的遗传算法

首先给出一类两目标多任务指派问题的整数优化模型,然后通过合理的编码策略和相关参数设计,使用遗传算法求解该类问题.最后通过算例的运算结果说明算法的有效性.     

基于改进粒子群算法的配电网无功优化研究

电力系统无功优化是电力系统安全经济运行的核心问题之一,电力系统无功优化是一个较复杂、多目标、非线性混合规划问题。基于配电网无功优化所面临的困难,本文将改进粒子群优化算法应用到电力系统无功优化问题的研究中。最后通过对配电网33节点系统无功优化算例分析,仿真结果验证了该算法解决电力系统无功优化问题的有效性和可行性。     

遗传算法在拱桥健康监测传感器优化布设中的应用

本文首先对拱桥健康监测的原则和方法做了一些介绍,然后阐述了本文所使用的遗传算法的特点,并且通过计算湖南益阳茅草街大桥健康监测方案中的传感器最优布点这个算例来验证遗传算法在拱桥中优化传感器布设应用的可行性,最后得到了一些一般性的结论,同时还提出了需要进一步研究的问题。     

基于Matlab的蜗杆减速器优化设计

本文利用Matlab优化工具箱以蜗轮体积最小为目标函数对蜗杆减速器进行了优化设计,通过蜗杆减速器优化设计的实例与原设计方案相比,取得了较好的优化结果。     

基于MATLAB的数字图像处理技术及应用

简述了数字图像处理技术、MATLAB数字图像处理技术,介绍了MATLAB数字图像处理工具箱函数。通过图像处理实例说明MATLAB语言编程及工具箱进行数字图像处理的方法,验证MATLAB语言具有强大的图像处理能力。     

民机复合材料铺层优化方法

本文建立了一种民机复合材料铺层优化方法。以铺层数量为目标,以层合板强度和稳定性为约束,优化中兼顾民机复合材料在制造过程中的制造性要求;考虑到复合材料铺层优化问题的离散性特点,引入遗传算法进行了优化求解。通过对复合材料铺层优化经典问题—马蹄算例的求解,证明了本文方法的有效性。     

云计算下的一种网络流量预测算法的研究

为了提高云计算下的网络流量的预测精度,提出了一种基于遗传算法的小波BP神经网络的预测模型。首先针对BP神经网络的不足,引入动量项进行改进,其次,在遗传算法中加入进化操作,提高了算法的整体效率,将改进后的算法与小波函数进行融合,整体优化了BP神经网络的阀值和权值进行优化。仿真实验通过与其他文献算法的比较,说明本文算法具有良好的收敛速度,有效的提高预测的精度。     

基于遗传算法的冷链物流节点选址研究

根据传统的T.T.T.理论,在假设温度不变的条件下,推导出食品的腐败率与时间的非线性关系,并在此基础上建立了惩罚函数和冷链物流节点选址模型。采用遗传算法对模型进行求解,通过一个算例证明了遗传算法可以有效解决冷链物流节点选址问题。     

合金收得率预测及配料方案优化问题的建模与求解

随着人工智能的发展,各国钢铁企业都在探索最优的自动配料系统,合金收得率预测及成本优化算法的研究成为热点。本文建立了基于遗传算法优化的多层神经网络BP算法的收得率预测模型、基于改进单纯形法的配料成本优化模型,利用MATLAB、LINGO软件对算例进行了求解,检验出本文模型的实用性良好。     

内蒙古电动汽车充电站的光伏系统容量优化配置

首先提出含光伏系统充电站的系统结构示意图,确定充电站充电需求以及集成系统与配电网的电量交换策略;构建以系统总投资、运行成本和可再生能源利用率为目标函数,同时考虑充电站实际情况对决策变量约束的数学模型,并采用NSGA—II算法对模型进行求解;对内蒙古电力公司的具体算例进行优化配置,分析运行结果,证明了配置方案的合理性。     

函数优化的遗传算法

遗传算法是一种有效的模拟进化算法,针对不同问题,编码方式多种多样。针对函数优化问题,阐述了不同的编码方式及遗传操作,在Matlab环境中用遗传算法实现求解函数优化问题。     

一类约束连续型minimax问题的改进算法研究

本文研究了一类约束连续型minimax问题,其中目标函数关于外层决策变量二阶连续可微,约束函数只含内层或者外层决策变量。针对由极大熵函数以及罚函数将约束问题转化而成的无约束可微优化问题,本文利用可微优化方法 Newton法进行求解,建立基本算法,给出数值算例,表明算法的可靠性和有效性。     

MATLAB下GA工具箱和ANN工具箱联合使用的实现技术

简述了以遗传算法GA训练神经网络的优点和原理,探讨了利用MATLAB提供的神经网络工具箱和遗传算法工具箱实现遗传算法训练BP人工神经网络的技术,以一个生物基因表达谱分类实侧进行了例证,实验结果证明本研究提出的方法切实可行。     

基于MATLAB的同步齿轮泵结构优化设计

本文介绍了同步齿轮泵的结构原理,以同步齿轮泵的体积最小为目标函数,建主数学模型,应用MATLAB优化工具箱对其主要参数进行运算,使得在满足约束条件下的同步齿轮泵体积最小,用优化后的参数设计出了样机.