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基于遗传算法进行模拟电路多目标设计的研究 (2008年)。

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简介：
模拟电路在传感器匹配、信号转换以及数据采集等仪器仪表子系统中扮演着至关重要的角色，其功能不可或缺；然而，手动对单个模块进行优化往往需要投入大量的时间和精力。本文提出的，基于遗传算法的电路自动进化的方法，为解决这一难题提供了一条切实可行的途径，能够显著缩短模拟电路的设计周期，并且在电路设计的早期阶段具有极高的参考价值。

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  • 采用遗传算法的模拟电路多目标设计（2008年）
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    本文探讨了利用遗传算法进行模拟电路多目标优化设计的方法，致力于提高电路性能和效率，展示了该方法在实际应用中的有效性和创新性。 模拟电路在传感器匹配、信号转换以及数据采集等方面具有不可替代的作用。然而，人工优化一个模块需要耗费大量时间和精力。本段落提出了一种基于遗传算法的电路自动进化方法，可以有效解决这一问题，并显著缩短设计周期，在电路设计初期阶段提供了重要的参考价值。
     
  • 基于遗传算法的多目标优化方法的研究.zip
    优质
    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。
     
  • 基于模拟退火和遗传算法融合的多目标优化求解研究.pdf
    优质
    本文探讨了一种结合了模拟退火与遗传算法优势的新型混合方法，用于解决复杂环境下的多目标优化问题。通过实验验证了该方法的有效性和优越性。 在工程和技术领域面对复杂的设计问题时，多目标优化技术已成为现代设计过程中不可或缺的一部分。因此，求解多目标优化问题的方法已经成为研究的热点话题。本段落提出了一种结合模拟退火算法与遗传算法的新方法——热力学遗传算法，并对其进行了详细的探讨和研究。 传统的遗传算法在处理多目标优化问题上存在一定的局限性。由于“未成熟收敛”现象的存在，其多样性易被限制，导致难以生成均匀的帕累托最优解集。为了克服这一挑战，在多目标场景中需要一种能够在不同目标之间找到平衡点，并能为决策者提供多样选择方案的方法。本段落提出了一种结合热力学原理的新策略。 热力学遗传算法借鉴了熵和温度的概念。在自然界，熵代表系统无序度的高低，而温度则表示能量分布均匀性。将这些概念引入到遗传算法中可以有效地调控种群多样性并探索搜索空间。通过动态调整“温度”参数来控制变异率，该方法能够避免过早收敛于局部最优解的同时保持全局搜索能力。 此外，为了增强处理约束条件的能力，本段落还提出了约束交叉策略，并加入了适应度共享技术以平衡多目标间的优化需求。这些改进确保了算法在进化过程中生成的解始终满足问题要求并减少目标间冲突，从而提高了帕累托前沿的质量和均匀性。 通过一系列仿真实验验证了热力学遗传算法的有效性。实验结果表明该方法相比传统遗传算法能更有效地获得广泛且均匀分布的帕累托最优解集，并显著提升了全局搜索能力和多样性维护能力。 综上所述，模拟退火与遗传算法结合而成的热力学遗传算法为解决多目标优化问题提供了一种具有明显优势的新方案。通过引入热力学原理增强了其性能和实用性，在工程实际应用中展现出重要价值。未来研究可以进一步探索如何调整参数以提高效率和精度，以便更好地服务于实践需求和技术进步。
     
  • 遗传算法应用于AGV全局路径优化的研究（2008年）
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    本研究探讨了利用遗传算法对自动引导车(AGV)进行全局路径优化的方法，旨在提高其运行效率和适应复杂环境的能力。 本段落采用改进的链路可视图进行建模，并利用遗传算法对AGV在静态已知环境中的路径规划进行了优化，在实际应用中对其做了进一步调整。在模型构建阶段，通过扩展障碍物边界并将顶点作为行走节点的方式，确保了AGV能够有效避开碰撞。搜索路径时借鉴蚁群算法的可行表机制来生成初始种群，避免无效路线产生并提升了搜索效率。此外，针对死路情况进行了处理以防止搜索过程停滞不前。在交叉操作中采用了多种重复点交叉策略，不仅解决了断路问题还显著提高了找到最优路径的概率。
     
  • 目标分配的遗传算法研究
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    本研究致力于探索和优化遗传算法在目标分配中的应用，通过模拟自然选择过程来寻找最优解或近似最优解，提升复杂问题解决效率。 遗传算法的实现案例涵盖了函数优化和目标分配等领域。
     
  • 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。
     
  • 基于遗传模拟退火算法的钢桁架结构优化设计研究（2011年）
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    本研究运用遗传模拟退火混合算法对钢桁架结构进行优化设计，旨在提高结构性能及经济性。发表于2011年。 本段落结合遗传算法（GA）的全局寻优性能强与模拟退火算法（SA）的局部搜索能力强的优点，提出了一种用于钢桁架结构离散变量优化设计的遗传模拟退火算法(SAGA)。通过以十杆桁架为例进行数值实验，并与其他优化方法进行了比较。结果表明，遗传模拟退火算法的寻优概率达到100%，平均进化代数为35代，其稳定性和求解效率均优于改进后的遗传算法。实验结果显示，在整体搜索的同时采用退火操作进行局部搜索能够提高该算法的局部搜索能力，并有效克服了传统遗传算法迭代缓慢的问题。因此，将此方法应用于钢桁架离散变量优化设计中具有显著优势。
     
  • 基于遗传算法的双目标瓶颈指派问题研究（2014年）
    优质
    本研究探讨了采用遗传算法解决具有双重优化目标的瓶颈指派问题的方法，并分析其在2014年的应用进展。 本段落提出了一种新的双目标瓶颈指派问题模型，该模型综合考虑了决策者与工人的因素，并特别关注工人对工作的排名偏好。此外，我们将此双目标瓶颈指派问题转化为单目标规划，并设计出一种遗传算法来解决这一问题，所得到的解均为双目标瓶颈指派问题的Pareto最优解。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 关于分布式电源选址定容的多目标遗传算法研究
    优质
    本研究聚焦于利用改进型多目标遗传算法优化分布式电源的选址与容量配置问题，旨在提高电力系统的效率和可靠性。 本研究基于多目标遗传算法探讨分布式电源的选址与容量确定问题。首先构建了包含分布式电源的基本配电网结构，并分析计算了接入前后网络损耗的变化情况。随后，以网损最小、电源容量最优及节点电压稳定性最高为优化目标，建立了多目标选址定容模型。通过改进的多目标遗传算法求解该模型，得到了最终的选址和容量配置结果以及Pareto前沿曲线。 本研究中的代码非常具有参考价值，是分布式电源定位与规模确定领域的必备工具之一。所采用的算法也较为新颖且实用，值得深入学习和应用。