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基于多目标遗传算法的热定型工艺参数优化研究 (2012年)

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简介：
本研究运用多目标遗传算法对热定型工艺进行优化，旨在探索最佳工艺参数组合，以提升材料性能和生产效率。发表于2012年。 为了应对染整后整理过程中热定型工艺参数难以精确设定的问题，本研究将优化设计问题定义为一个目标函数：成品的门幅、克重与客户需求值之间的绝对误差最小化，并以温度、车速、超喂率和上机门幅作为优化变量。同时，根据实际情况中各变量的具体取值范围设立约束条件，构建了一个多目标优化模型。通过使用多目标遗传算法对这个模型进行分析，成功实现了热定型参数的精确定量设计。采用这种方法设定工艺参数后生产的弹力布成品，在克重和门幅方面与用户需求指标之间的偏差小于1%，能够满足实际生产的需求。

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  • 基于多目标遗传算法的热定型工艺参数优化研究 (2012年)
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    本研究运用多目标遗传算法对热定型工艺进行优化，旨在探索最佳工艺参数组合，以提升材料性能和生产效率。发表于2012年。 为了应对染整后整理过程中热定型工艺参数难以精确设定的问题，本研究将优化设计问题定义为一个目标函数：成品的门幅、克重与客户需求值之间的绝对误差最小化，并以温度、车速、超喂率和上机门幅作为优化变量。同时，根据实际情况中各变量的具体取值范围设立约束条件，构建了一个多目标优化模型。通过使用多目标遗传算法对这个模型进行分析，成功实现了热定型参数的精确定量设计。采用这种方法设定工艺参数后生产的弹力布成品，在克重和门幅方面与用户需求指标之间的偏差小于1%，能够满足实际生产的需求。
     
  • 基于遗传算法的ADRC参数整定优化研究
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    本研究探讨了采用遗传算法对主动 disturbance rejection control (ADRC) 参数进行优化整定的方法，旨在提升系统的鲁棒性和响应性能。通过仿真分析验证了该方法的有效性与优越性。 ADRC参数整定对复杂控制器的参数调整进行算法优化。
     
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    本研究探讨了遗传算法在解决复杂多目标优化问题中的应用，提出了一种改进的遗传算法框架，旨在提高解的质量和多样性。通过实验验证，该方法在多个基准测试问题上表现出色。 目前有许多多目标优化算法可供选择，其中Kalyanmoy Deb的NSGA-II（带精英策略的快速非支配排序遗传算法）因其广泛的应用和显著的成功而备受推崇。MATLAB内置的gamultiobj函数采用了一种基于NSGA-II改进的多目标优化算法。该函数为在MATLAB平台上解决多目标优化问题提供了有效的方法。gamultiobj函数属于遗传算法与直接搜索工具箱（Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox, GADST）的一部分，我们将其称为基于遗传算法的多目标优化函数，并将相应的算法定义为基于遗传算法的多目标优化算法。
     
  • 《基于遗传算法的<人工智能>目标函数优化研究.doc》
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    本论文探讨了在《人工智能》课程教学中，运用遗传算法优化目标函数的方法，旨在提高学习效率和教学质量。 基于遗传算法的目标函数优化求解涉及利用生物进化理论中的选择、交叉和变异操作来搜索最优或近似最优的解决方案。这种方法在处理复杂且多模态的问题上展现出了强大的能力，能够有效地探索高维空间并找到全局最优点。通过模拟自然界的演化过程，遗传算法能够在众多可能的解中快速收敛到目标函数的最佳值区域，从而为各种工程和科学领域的优化问题提供了一种有效的解决方案途径。
     
  • 基于MATLAB遗传算法工具箱的离心泵多目标优化研究.rar
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    本资源探讨了利用MATLAB遗传算法工具箱对离心泵进行多目标优化的方法与应用，旨在提高离心泵的设计效率和性能。 基于MATLAB遗传算法工具箱的离心泵多目标优化.rar包含了利用MATLAB中的遗传算法工具箱对离心泵进行多目标优化的研究内容。该资源文件详细介绍了如何运用遗传算法来解决离心泵设计过程中的复杂问题，旨在提高效率和性能。
     
  • 基于遗传算法的数控铣削参数优化研究
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    本研究运用遗传算法探讨了数控铣削过程中的参数优化问题，旨在提高加工效率和产品质量。通过仿真与实验验证了所提方法的有效性。 我们建立了一个以最大生产效率和最低加工成本为目标的多目标优化数学模型。通过使用遗传算法与Matlab工具对切削参数进行优化，获得了最优切削参数的目标函数值，并且通过实验验证了该方法能够提高数控机床的加工效率并降低加工成本。
     
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    本研究提出了一种基于遗传算法的创新性多目标优化策略，旨在有效解决复杂问题中的多个冲突目标，在保持解集多样性的前提下寻找最优解。 基于遗传算法的多目标优化方法利用了工具箱中的相关函数，这有助于理解如何使用这些工具箱。
     
  • 基于标准遗传算法的函数优化方法研究
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    本研究探讨了标准遗传算法在函数优化中的应用，通过改进遗传操作和参数配置，旨在提高算法搜索效率与解的质量。 应用于函数寻优的标准遗传算法，并使用谢菲尔德大学的工具箱能够取得良好的效果且便于学习。
     
  • 多目标优化与遗传算法参数求解.rar
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    本资源探讨了多目标优化问题，并提出基于遗传算法的参数自适应调整方法，旨在提高复杂问题求解效率和精度。适合科研人员和技术爱好者参考学习。 在多个设计参数下，使用遗传算法对两个目标函数进行优化选择。
     
  • 关于Matlab中的多目标遗传算法及多目标优化-多目标遗传算法.pdf
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    本PDF文档深入探讨了MATLAB中实现的多目标遗传算法及其在解决复杂问题中的应用，并详细介绍了如何利用该算法进行有效的多目标优化。 有关多目标遗传算法的Matlab资料及《多目标遗传算法.pdf》可能对大家有所帮助。附带两张图表：Figure20.jpg 和 Figure21.jpg。