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基于遗传算法的Lambert双脉冲转移最优解(2007年)

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简介：
本文探讨了利用遗传算法求解航天器Lambert双脉冲轨道转移问题的方法，提出了一种优化策略以获得更高效的轨迹设计方案。 本段落研究了初始位置与转移时间不确定的Lambert双脉冲轨道转移问题，并通过三维图及截面图直观展示了初始位置、转移时间和速度增量之间的关系，强调了其在实际工程任务中的应用价值。基于数值解法，提出了优化目标——寻找最优的初始位置和转移时间组合以使燃料消耗与时间加权总和最小化的问题。文中详细介绍了使用遗传算法求解该问题的设计步骤，并通过两个实例验证了此方法的有效性：一是平面圆轨道下的燃料最省转移方案；二是针对有约束条件椭圆轨道，寻求既节省燃料又缩短时间的优化策略。结果表明，利用遗传算法能够有效寻找最优轨道转移路径。

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  • 基于遗传算法的Lambert双脉冲转移最优解(2007年)
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    本文探讨了利用遗传算法求解航天器Lambert双脉冲轨道转移问题的方法，提出了一种优化策略以获得更高效的轨迹设计方案。 本段落研究了初始位置与转移时间不确定的Lambert双脉冲轨道转移问题，并通过三维图及截面图直观展示了初始位置、转移时间和速度增量之间的关系，强调了其在实际工程任务中的应用价值。基于数值解法，提出了优化目标——寻找最优的初始位置和转移时间组合以使燃料消耗与时间加权总和最小化的问题。文中详细介绍了使用遗传算法求解该问题的设计步骤，并通过两个实例验证了此方法的有效性：一是平面圆轨道下的燃料最省转移方案；二是针对有约束条件椭圆轨道，寻求既节省燃料又缩短时间的优化策略。结果表明，利用遗传算法能够有效寻找最优轨道转移路径。
     
  • 基于遗传算法的大型矩形零件优化布局(2007年)
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    本研究提出了一种基于遗传算法的策略，用于优化大型矩形零件的布局问题，旨在提高空间利用率和生产效率。 大规模矩形件优化排样是一个典型的组合优化问题，并且属于NP-hard类问题。在实际工程应用中，对一个排样的方案通常需要满足“一刀切”的工艺要求。“一刀切”增加了对排样的约束条件。本段落提出了一种优化算法，采用矩形匹配分割算法作为遗传算法染色体的解码器来生成一个排样方案，并利用遗传算法进行全局搜索以找到最优解。通过算例比较表明，该方法能够有效地求得满足“一刀切”工艺要求下的最优排样结果。
     
  • 最优遗传算法的中转方案.zip
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    本资料探讨了基于遗传算法的最佳中转方案设计方法，通过优化模型提高路径规划效率与准确性。适合研究交通网络及智能算法者参考学习。 我编写了一段多式联运智能算法的源代码，该算法使用遗传算法求解有中转次数约束的成本最优方案。经过多次测试，结果准确无误。欢迎下载。
     
  • 基于遗传算法的最优化问题MATLAB求解方法.rar
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    本资源提供了一种利用遗传算法解决最优化问题的方法，并详细介绍了在MATLAB平台上的实现步骤和应用案例。适合科研及工程领域人员学习参考。 采用遗传算法求解最优化问题，代码包含详细的注释，便于移植且易于修改。
     
  • 利用遗传算法寻找最优解
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    本研究采用遗传算法探索复杂问题中的最佳解决方案，通过模拟自然选择和遗传学原理，优化参数设置以达到高效求解的目的。 遗传入门，带你了解智能优化算法，这种算法是基于人类繁衍过程进行模拟的。
     
  • 利用遗传算法优化模糊控制器参数(2007年)
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    本文发表于2007年，探讨了采用遗传算法对模糊控制系统的参数进行优化的方法，以提高系统性能和鲁棒性。 针对非线性量化因子模糊控制器的参数对系统性能的影响以及参数间的相互制约关系，提出了一种基于遗传算法的参数整定与优化方法，并进行了仿真研究。结果显示，通过该方法寻优得到的系统具有更快的响应速度和更高的控制精度；当对象结构或参数发生变化时，非线性量化因子模糊控制器能够重新调整其参数设置以维持良好的控制效果，显示出很强的鲁棒性。
     
  • 利用遗传算法寻找最优解的最大值
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    本研究运用遗传算法探索函数最大值问题，通过模拟自然选择和遗传机制，在复杂搜索空间中高效地定位最优解。 对于一些复杂函数的最大值问题，很难求得准确解，甚至无法在多项式时间内找到精确答案。因此，可以采用遗传算法这类智能优化方法来解决这些问题。
     
  • 基于遗传算法的最大值求解.zip
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    本项目利用遗传算法解决数学函数最大值问题，通过编码、选择、交叉和变异等操作实现高效搜索。代码简洁易懂，适用于初学者研究与学习。 此算法适合初学者使用，采用的是遗传算法中最常见的二进制编码方式来求解函数的最大值问题。代码中的每一句都有详细的注释，并且将交叉、变异以及数值与编码之间的转换分别编写成单独的函数，使其和主程序分离，便于理解和维护。只要具备基本的生物学知识（了解染色体的交叉和变异），就可以轻松理解该算法的工作原理。 此外，通过调整适应度函数，此算法还可以用来求解最小值等问题。
     
  • 基于双种群遗传算法的公交车发车间隔优化（2012年）
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    本文于2012年提出了一种创新性的公交调度方案，运用双种群遗传算法对城市公交车的发车间隔进行优化设计，旨在提高公共交通效率及乘客满意度。 本段落提出了一种公交线路发车间隔优化模型，旨在最大化公交系统的社会总效益，并兼顾乘客与运营者的利益。该模型在车辆资源不变的条件下，采用线性加权法来评估乘客和运营商的利益，从而实现系统最优目标。为了求解这一模型，开发了一个双种群遗传算法，该算法能够有效保持进化过程中的多样性并提高优化质量。通过使用大连市主城区公交系统的数据对该模型及算法进行了验证。结果表明，在整合大连市的公交车辆资源后，整个系统的服务水平得到了改善，并且系统总成本有所降低。
     
  • 基于MATLAB的遗传算法优化程序_改进遗传算法_优化算法_源码
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    本项目提供了一个基于MATLAB开发的遗传算法优化工具，重点在于实现和评估改进型遗传算法在各类问题上的应用效果。包含详细注释与示例代码。 改进型的GA寻优速度快，适用于电力系统潮流计算等方面。