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遗传算法

于 2020-10-04 发布
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代码说明:

说明:  使用遗传算法解决了双旅行商,环路最短路径问题。其中在求解资源最优时,还 使用了退火算法对局部最优值求解(The genetic algorithm is used to solve the shortest path problem of double traveling salesman. The annealing algorithm is also used to solve the local optimal value)

文件列表:

遗传算法\calculate_tsp_d.m, 385 , 2020-03-19
遗传算法\dao.mat, 339 , 2020-08-20
遗传算法\dao_mark.mat, 363 , 2020-08-23
遗传算法\distence.mat, 674 , 2020-08-20
遗传算法\gen_new_path.m, 1609 , 2020-04-29
遗传算法\live_code2.m, 710 , 2020-08-22
遗传算法\main.m, 352 , 2020-08-23
遗传算法\matlab 程序.docx, 39794 , 2020-08-23
遗传算法\mtsp_ga.m, 8668 , 2020-08-23
遗传算法\new_solution.m, 457 , 2020-08-21
遗传算法\obj_function.m, 10676 , 2020-08-23
遗传算法\pre_deal.m, 193 , 2020-08-22

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  • yckz
    说明:  20 世纪70 年代以来,人们从工业过程的特点出发,寻找对模型精度要求不高而同样能实现高质量控制性能的方法,预测控制就是在这种背景下发展起来的。预测控制技术最初由Richalet 和Cutler 提出[1 ] ,它最大程度地结合了工业实际的要求,综合效果好,已经在理论和应用方面取得了显著进展,各种预测控制算法不断地产生并得到发展。预测控制算法具有三大本质特征:预测模型、滚动优化和反馈校正[2 ] 。它是不断滚动的局部优化,而非全局最优。预测控制的特点:建模方便 采用非最小化描述的离散卷积和模型,信息冗余量大,有利于提高系统的鲁棒性 采用滚动优化策略,使模型失配、畸变、干扰等引起的不确定性及时得到弥补,从而得到较好的动态控制性能 可推广到有约束条件、大迟延、非最小相位以及非线性等过程,对模型精度要求不高,跟踪性能良好,更适应于复杂工业过程控制。 (err)
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