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多目標(biāo)優(yōu)化

  • matlab多目標(biāo)優(yōu)化的源代碼

    matlab多目標(biāo)優(yōu)化的源代碼,僅供參考!

    標(biāo)簽: matlab 多目標(biāo)優(yōu)化 源代碼

    上傳時(shí)間: 2017-03-03

    上傳用戶:372825274

  • 用于多目標(biāo)優(yōu)化的程序

    用于多目標(biāo)優(yōu)化的程序,非常經(jīng)典的NSGAII,在IEEEEC上引用頻次超多

    標(biāo)簽: 多目標(biāo)優(yōu)化 程序

    上傳時(shí)間: 2017-03-27

    上傳用戶:zhuyibin

  • 基于微分的多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題

    基于微分的多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,以子函數(shù)的形式寫出的

    標(biāo)簽: 微分 多目標(biāo)優(yōu)化

    上傳時(shí)間: 2014-01-16

    上傳用戶:jcljkh

  • 優(yōu)化靈巧手的各節(jié)長(zhǎng)度,適用于多指靈巧手的手指結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)的多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)。

    優(yōu)化靈巧手的各節(jié)長(zhǎng)度,適用于多指靈巧手的手指結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)的多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)。

    標(biāo)簽: 長(zhǎng)度 優(yōu)化設(shè)計(jì) 多目標(biāo)優(yōu)化 函數(shù)

    上傳時(shí)間: 2013-12-19

    上傳用戶:pompey

  • 關(guān)于多目標(biāo)優(yōu)化的代碼

    關(guān)于多目標(biāo)優(yōu)化的代碼,這個(gè)代碼是一個(gè)框架,大家可以修改一下

    標(biāo)簽: 多目標(biāo)優(yōu)化 代碼

    上傳時(shí)間: 2014-01-19

    上傳用戶:chenbhdt

  • 基于多目標(biāo)優(yōu)化的免疫遺傳算法在Matlab環(huán)境中的實(shí)現(xiàn)

    基于多目標(biāo)優(yōu)化的免疫遺傳算法在Matlab環(huán)境中的實(shí)現(xiàn)

    標(biāo)簽: matlab 遺傳算法

    上傳時(shí)間: 2015-04-29

    上傳用戶:liu970205

  • 基于模糊聚類分析與模型識(shí)別的微電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化方法

    在微電網(wǎng)調(diào)度過(guò)程中綜合考慮經(jīng)濟(jì)、環(huán)境、蓄電池的 循環(huán)電量,建立多目標(biāo)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型。針對(duì)傳統(tǒng)多目標(biāo)粒子 群算法(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO) 的不足,提出引入模糊聚類分析的多目標(biāo)粒子群算法 (multi-objective particle swarm optimization algorithm based on fuzzy clustering,F(xiàn)CMOPSO),在迭代過(guò)程中引入模糊聚 類分析來(lái)尋找每代的集群最優(yōu)解。與 MOPSO 相比, FCMOPSO 增強(qiáng)了算法的穩(wěn)定性與全局搜索能力,同時(shí)使優(yōu) 化結(jié)果中 Pareto 前沿分布更均勻。在求得 Pareto 最優(yōu)解集 后,再根據(jù)各目標(biāo)的重要程度,用模糊模型識(shí)別從最優(yōu)解集 中找出不同情況下的最優(yōu)方案。最后以一歐洲典型微電網(wǎng)為 例,驗(yàn)證算法的有效性和可行性。

    標(biāo)簽: 模糊 模型識(shí)別 微電網(wǎng) 多目標(biāo)優(yōu)化 聚類分析

    上傳時(shí)間: 2019-11-11

    上傳用戶:Dr.趙勁帥

  • 三相四線制有源電力濾波器多目標(biāo)優(yōu)化預(yù)測(cè)控制策略研究

    請(qǐng)波抑制在提升電能質(zhì)量以及保障供用電設(shè)備的安全穩(wěn)定運(yùn)行等方面有若關(guān)鍵性作用;無(wú)功功率不僅對(duì)于供電側(cè)來(lái)說(shuō)十分重要,而且在負(fù)載的正常運(yùn)行過(guò)程中扮演著不可替代的角色。伴隨功率半導(dǎo)體開關(guān)器件的飛速發(fā)展,大量的非線性負(fù)載涌現(xiàn)在電力系統(tǒng)中,由此帶來(lái)的諧波污染和無(wú)功功率問(wèn)題愈發(fā)嚴(yán)峻。在上述背景下,一方面可以對(duì)諧波進(jìn)行抑制,另一方面又可以補(bǔ)償無(wú)功功率的有源電力濾波器則受到了國(guó)內(nèi)外學(xué)者們的青睞。有源電力濾波器的主電路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是系統(tǒng)中最基礎(chǔ)的部分,本文將由此出發(fā),分別介紹各主電路的結(jié)構(gòu)特征以及基本原理。簡(jiǎn)單敘述了有源電力濾液器常用的語(yǔ)波檢測(cè)方法,比較其各白的優(yōu)劣,其中著重突出本文所用到的基于瞬時(shí)無(wú)功功率的改進(jìn)的ip-i法。針對(duì)傳統(tǒng)電流跟蹤控制策略對(duì)諧波信號(hào)跟蹤動(dòng)態(tài)效果差、控制目標(biāo)單一的問(wèn)題,在三相四線制不對(duì)稱負(fù)載系統(tǒng)中,提出了一種多目標(biāo)優(yōu)化模型預(yù)測(cè)電流控制策略。首先建立四橋臂有源電力濾波器基于ap坐標(biāo)系的離散化數(shù)學(xué)模型.以此來(lái)實(shí)現(xiàn)自然解耦控制:其次對(duì)預(yù)測(cè)電流進(jìn)行兩步預(yù)測(cè),實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)字處理延時(shí)效應(yīng)的補(bǔ)償,設(shè)置電流跟蹤偏差和開關(guān)頻率為目標(biāo)函數(shù),量化控制目標(biāo),預(yù)先評(píng)估各開關(guān)狀態(tài)的控制效果,根據(jù)評(píng)估結(jié)果決定變流器的開關(guān)狀態(tài),去了PWM調(diào)制環(huán)節(jié);再次討論了采樣頻率以及加權(quán)系數(shù)這兩個(gè)系統(tǒng)變量的取值對(duì)開關(guān)頻率和電流畸變率所造成的影響;文章的最后,為了驗(yàn)證所提方法的有效性,在Matlab/Simulink仿真環(huán)境下進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果證實(shí)所提策略諧波電流跟蹤性能良好

    標(biāo)簽: 有源電力濾波器 目標(biāo)優(yōu)化

    上傳時(shí)間: 2022-06-22

    上傳用戶:slq1234567890

  • 基于多目標(biāo)規(guī)劃的礦車調(diào)度優(yōu)化模型

    鋼鐵工業(yè)是國(guó)家工業(yè)的基礎(chǔ)之一,鐵礦是鋼鐵工業(yè)的主要原料基地。礦產(chǎn)地礦車的運(yùn)輸組織效率與鋼產(chǎn)量有著十分緊密的聯(lián)系。因此高效率的礦車運(yùn)輸調(diào)度組織是提高露天礦產(chǎn)量,增加其經(jīng)濟(jì)效益的重要途徑。本文結(jié)合礦區(qū)生產(chǎn)的實(shí)際問(wèn)題,通過(guò)利用優(yōu)化理論中的多目標(biāo)優(yōu)化思想提出了一種礦車運(yùn)輸調(diào)度組織的優(yōu)化模型。與傳統(tǒng)的基于貪心準(zhǔn)則的優(yōu)化方法相比,本方法具有精度高、求解效率高和易于在實(shí)際中應(yīng)用的優(yōu)點(diǎn),有很高的實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值。

    標(biāo)簽: 多目標(biāo) 優(yōu)化模型 礦車調(diào)度

    上傳時(shí)間: 2013-10-09

    上傳用戶:18752787361

  • 多目標(biāo)遺傳算法源碼

    多目標(biāo)遺傳算法源碼,包含遺傳算法的各個(gè)步驟,適合于研究多目標(biāo)優(yōu)化的朋友

    標(biāo)簽: 多目標(biāo) 算法 源碼

    上傳時(shí)間: 2013-12-28

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