遗传算法——理论、应用与软件实现1
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双控的学科介绍与研究方向
控制理论与控制工程控制理论与控制工程学科是以工程领域内的控制系统为主要研究对象，采用现代数学方法和计算机技术、电子与通讯技术、测量技术等，研究系统的建模、分析、控制、设计和实现的理论、方法和技术的一门学科。
该学科为交叉学科，不同的大学该学科均有不同的侧重点： 控制理论与控制工程学科是以工程系统为主要对象，以数学方法和计算机技术为主要工具，研究各种控制策略及控制系统的理论、方法和技术。
控制理论是学科的重要基础和核心内容，控制工程是学科的模糊控制、背景动力和发展目标。
本学科的智能控制方向主要包括专家系统、神经元网络、遗传算法等方面的研究，特别强调的是上述方法的交叉及其在工业过程控制方面的应用。
故障诊断方向主要研究当控制系统一旦发生故障时，仍能保证闭环系统稳定，且满足在线监测及规定的性能指标。
利用获得的实时数据对生产过程进行故障诊断，根据系统的运行状态制定相应的控制策略，使系统工作在最佳状态。
鲁棒控制方向主要研究被控对象参数变化后，控制系统仍能稳定可靠的工作，并在某种意义下保证系统的最优性。
信号处理方向主要研究控制系统中的信号处理问题，包括非线性系统的鲁棒滤波器的设计，自适应滤波器、噪声抵消器、小波分析等。
控制理论与控制工程是研究运动系统的行为、受控后的运动状态以及达到预期动静态性能的一门综合性学科。
在理论方面，利用各种数学工具描述系统的动静态特性，以建模、预测、优化决策及控制为主要研究内容。
在应用方面，将理论上的研究成果与计算机技术、网络技术和现代检测技术相结合，形成各种新型的控制器或控制系统。
研究内容涵盖从基础理论到工程设计与实现技术的多个层次，应用遍及从工业生产过程到航空航天系统以及社会经济系统等极其广泛的领域。
离散控制理论在计算中也有很广泛的应用。
研究方向复杂系统控制理论与应用：采用结构分散化方法研究复杂系统系统辨识的建模与控制问题，以结构分散化模型为基础，研究新的理论和新的控制方法。
智能控制理论研究与应用：在对模糊控制、神经网络、专家系统和遗传算法等理论进行分析和研究的基础上，重点研究多种智能方法综合应用的集成智能控制算法。
文献综述 ——GaAsSb热光伏电池
文献综述——GaAsSb热光伏电池开路电的优化仿真分析1. 引言1.1 热光伏技术当前，能源问题已经越来越成为制约人类社会进步和发展的阻力，而现在大规模使用的化石能源，由于其不可再生和对环境的高污染性，使得开发可持续的绿色能源已经是迫在眉睫。
作为一种新颖的能源利用方法，热光伏电池（thermophotovoltaic，TPV）的研究始于上世纪60年代，但是由于当时理论和工艺水平的限制，直到90年代末开始才又重新引起了人们的重视。
相比较于太阳能光伏电池，热光伏电池系统首先是具有较高的系统效率和输出能量密度，这主要因为热光伏电池后端的光伏电池的带宽能量要小一些，这样在同等的温度条件下，系统的效率和能量密度会比较高。
另外，热光伏电池系统中热发射源离后端光伏电池的距离也相对于太阳能光伏电池离太阳的距离要近得多，所以这样就减少了能量在传播路径上的传递损失，而增大了能量利用的效率。
另外，热光伏电池系统的噪音也比较低，并且没有移动的部件，因而可以便携使用。
还有，热光伏电池系统的热源也很广泛，除过常规的太阳能外，各种工业废热、余热以及附加热等都可以作为热光伏电池系统的热量来源[1]，所以热光伏电池系统的性能受天气和环境的影响不大。
近年来，随着微细加工技术的发展，人们有可能去制造微型的热光伏电池系统去取代传统的化学电池作为工业和科技界的能源，因而热光伏电池系统必将是未来微型电力系统研究的重点方向之一。
一般来讲，热光伏电池系统就是一种通过光伏电池把热辐射源辐射的热能转化成电能的静态能量转换器件[2]。
典型的热光伏电池系统包括一个前端的热辐射源，一个后端的光伏电池和位于它们之间的光谱控制元件，如光谱滤波器等。
整个热光伏电池系统的工作原理是：首先是热源的热量直接加到热辐射源上，然后热辐射源辐射出的能量到达滤波片，接着滤波片过滤掉能量小于PV 电池带宽能量的低能光子，而使得大于PV电池带宽能量的高能光子到达PV电池，最后PV电池由于光生伏特效应产生光生电子，而电子以电流的方式输出到外电路作为电源使用[3]。
matlab 遗传算法实例 十进制编码
matlab 遗传算法实例十进制编码在现代科学技术的发展过程中，计算机技术在各个领域中扮演着重要的角色。
而MATLAB作为一种高效的科学计算软件，在数学建模和算法研究方面应用广泛。
其中，遗传算法是MATLAB中常用的优化算法之一，可以用于求解复杂的问题。
本文将以"MATLAB遗传算法实例-十进制编码"为题，介绍遗传算法的原理及其在MATLAB中的具体实现。
首先，我们来了解一下遗传算法的基本原理。
遗传算法是一种模拟生物进化过程的算法，它模拟了生物进化过程中的选择、交叉和变异等基本操作。
通过这些操作，遗传算法不断搜索潜在解空间中的最优解。
遗传算法主要包括初始化种群、评价个体适应度、选择操作、交叉操作和变异操作等步骤。
在MATLAB中，我们可以通过内置的遗传算法函数来实现遗传算法。
下面我们以一个简单的数学问题为例，说明如何使用MATLAB进行遗传算法的求解。
假设我们要求解一个函数的最大值，该函数为f(x) = x^2 + 3x - 4，在区间[-10,10]上进行求解。
首先，我们需要定义适应度函数，即评价个体的适应度。
在这个例子中，适应度函数可以直接使用原函数的值作为适应度。
接下来，我们需要初始化种群。
种群的初始化可以通过随机生成一组个体来实现。
这里我们使用十进制编码表示个体。
例如，个体x可以表示为一个十进制数。
然后，我们可以使用MATLAB中的遗传算法函数ga来定义遗传算法的参数，并进行求解。
具体的遗传算法参数包括种群大小、迭代次数、交叉率、变异率等。
根据问题的特性，我们可以调整这些参数来获得更好的求解效果。
在遗传算法的迭代过程中，通过选择、交叉和变异等操作，不断优化个体的适应度，从而找到最优解。
最后，我们可以得到求解的结果，并进行后续的分析和应用。
值得注意的是，对于复杂的问题，可能需要对遗传算法进行进一步的改进和优化。
可以通过调整参数，改变编码方式或者使用其他优化算法来提高算法的性能和效率。
遗传算法在软件工程中的应用和探究
５ 遗 传 算 法 的在 软 件 工 程 的应 用 实
例 遗传算法在软件工程 中应用广 泛 ， 下面 以在存储 空 间货 位分 组问题 为出发 点进行 分析 。现代智 能空 间库存包括了传 统意义上 的高层空 间货架 ， 还有各种智能设备如前 面 说堆垛机 、输送设备 、分拣设备等等。货物 的存 储空 间和储 位的分 组能够决 定一个 智 能空 间库存的运作效率 ， 当自 动体力库存 的 存储 空间 和储位 的分组 谋略挑选 非 常好 的 情况 。 智能空间库存系统 中依靠货物的各种 参数 信息 对货物存 储空 间的挑选 以及储 位 的挑选时 ， 通过货 物存储空 间和储位的分组 谋 略依靠货 物参数 的变化 而进行 相应 的调 整。能够看出智能空 间库存 中的智能设备的 标准化和智 能较高 ， 对库存货物存储空间和 储位分组谋略基 于映射 的货物 一 储位耦合存 储空 间分组谋 略和基 于下重 上轻距 离优 先 的储 位分组谋 略。 智 能空 间库存 中依靠 货物 的 出库概率 以及周转 率进行 货物存 储 时通常利 用定位 存储谋 略。 这种存储谋略能够大大降低堆垛
实现的。
４ 遗传算法在软件工程应用 的主要
流 程 遗传 算法 的 目 标 函数 的挑选 通常 是一 个适应度 函数 ， 然后对种群 中的每个个体都 进行遗传操作的解决 ， 达 到重组种群结构 ， 对 种群经 过迭代 的解决 ，变成整 体得 到优 化 ，最后得到逼近的最好解 的程序 。 遗传 算法 在对一 个 问题求解 先要 把这 个 问题的约束条件和决策变量确定好。分析 约束条件和决策不定量之 间的关系 。 依靠 问 题的实际情况把优化模型搭建起来 ， 然后计 算依 靠是 目标 函数确立 的适应 函数 的适 应 度函数值 ， 进一步把遗传算法 、 交叉和变异 几率的终止条件设定好 。 还要进行 比较终止 条件和适 应度函数值 ， 看适应度 函数值是否 满足终止条件 ， 如果满足终止条件 ，就能够 输 出最好解集 ， 如果不满足终止条件 ，然后 将已经经过挑选 、交叉、变异生成的新的染 色体继续循 环执行优化运算 ， 知道适应度函 数值 满足终止条件时就停止 ， 然后输出最好 解 集。
解决TSP问题的一种改进遗传算法(1)
[4] 孙志麟. 教师自我效能与教学行为的关系[J]. 国立台北师范学院学报,2001(14):109-140.
[5] LONG M H. Native-speaker/Non Native-speaker Conversation and the Negotiation of Meaning[J]. Applied Linguitics,
become the best way. Firstly, the article provides an advanced genetic algorithm in the initialization part.
Through comparison between the advanced genetic algorithm and the standard one, we get the conclusion
[2] WOOLFOLK A E,HOY W K. Prospective Teachers’ Sense of Efficacy and Beliefs about Control [J]. Journal of Edu
cational Psychology,1990(82):81-91.
[3] 俞国良,辛涛,等. 教师教学效能感：结构与影响因素的研究[J]. 心理学报,1995(2):159-166.
第 12 卷 第 2 期 2010 年 4 月
宁波教育学院学报 JOURNAL OF NINGBO INSTITUTE OF EDUCATION
Vol.12 No.2 Apr.2010
解决 TSP 问题的一种改进遗传算法
潘益民，吴龙树
(中国计量学院理学院， 浙江 杭州 310018)
摘 要： TSP 是一个典型的组合优化问题,也是一个 NP 难题,其可能的路径总数 是 随 着 城 市 数 目 n 的 增 长 而 成 几何型增长的,所以一般很难准确地求出其最优解,因而寻找出有效的近似求解算法就成了解决此问题的最佳方法。 文 章首先介绍了在初始化阶段经行改进的遗传方法。 通过把改进方法同标准的遗传算法相比较，得出改进遗传算法在性 能上有改进。 最后，我们还分析了实验结果并提出了评价初始解优劣的一个指标函数— ——局部相似度函数，并给出了函 数的具体表达式。
遗传算法
2. 遗传算法在电磁优化中的应用
在电磁场工程中，许多电磁优化问题的目标 函数往往是高度非线性的、多极值的、不可 微分的和多参数的。同时，这些目标函数的 计算成本往往很高。在这些复杂电磁问题的 优化设计中，高效的优化算法对于实现高性 价比的设计具有举足轻重的作用。
例 用GPS/铱星系统的圆极化弯钩天线。 全球定位系统（GPS）的工作频率有两个，一个是 1575.4MHz,另一个是1227.6MHz，信号采用圆极化 方式传输。铱星系统也采用圆极化方式传输，其工 作频带1225~1630MHz。 为了使天线同时接收GPS/铱星两个系统的信号，天 线的工作频带应该为1225~1630MHz，采用圆极化 工作方式，在相对于水平面大于5°的准半球空间 具有均匀的辐射方向图。下图为一个弯钩天线，它 有7段直导线串联而成，整个天线被限定在边长为 0.5λmax 的立方体空间内。通过遗传算法，调节7个 连接点的坐标，可以得到满足设计要求的最佳弯钩 天线结构。在优化过程中，价值函数取为
2 杂交策略 在自然界生物进化过程中，起核心作用的是生物遗传基因的 重组（加上变异）。 同样，遗传算法中起核心作用的是遗传操作的杂交算子。对于 占主流地位的二值编码而言，各种杂交算子都包括两个基本 内容：①从由选择操作形成的配对库中，对个体两两配对， 按预先设定的杂交概率来决定每对是否需要进行杂交操作； ②设定配对个体的杂交点，并对这些点前后的配对个体的部 分结构进行相互交换。 就配对的方式来看，可分为随机配对和确定式配对。 3 变异策略 变异算子的基本内容是对群体中个体串的某些基因座上的基 因值作变动。就二值码串而言，变异操作就是把某些基因座 上的基因值取反，即1→0或0→1.
5.杂交操作：遗传算子（有性重组）可以产 生新的个体，从而检测搜索空间的新点。简 单的杂交可分2步进行：随机配对，交换杂交 点后的基因信息。
火电厂机组煤耗特性曲线拟合算法研究
火电厂机组煤耗特性曲线拟合算法研究缑新科;崔乐乐;巨圆圆;郭涛;张顺【摘要】火电厂机组的煤耗特性曲线一般是由生产厂家提供的性能参数或通过热力试验数据获得的，这些曲线长期保持不变，导致与机组实际运行情况不符。
以解决这一问题为目的，提出了基于遗传算法对火电厂机组的煤耗特性曲线进行拟合的方法。
该方法采用二次函数作为目标函数；设置适当的初始种群数、交叉率和变异率等参数；对机组的实际煤耗特性曲线进行了拟合。
对遗传算法拟合曲线与最小二乘法拟合曲线进行了比较，结果表明拟合效果前者优于后者，进一步说明采用该方法进行曲线拟合在一定意义下能最佳逼近已知数据，实时反映出火电厂机组发电量与煤耗量之间的依赖关系。
%Coal consumption curve of the thermal power plant is usually obtained from the performance parameters which are provided by the manufacturer or from the thermal test data. These curves remain unchanged for a long time and are incompatible with the actual operation situation of the unit. Therefore, a method of coal consumption curve fitting of the thermal power plant units based on genetic algorithm is proposed. The quadratic function is used as the objective function; appropriate parameters such as initial population size, crossover rate and mutation rate are set;the unit’s actual coal consumption curves are fitted. The fitting curve of the proposed method is compared with that of the least squares method. The results indicate that fitting effect of the former is better than that of the latter. It is indicated that the proposed method can best approximate the known data in the curve fitting, and they canreal-timely reflect the interdependence between unit generation and coal consumption.【期刊名称】《电力系统保护与控制》【年(卷),期】2014(000)010【总页数】6页(P84-89)【关键词】火电厂;遗传算法;煤耗特性曲线;曲线拟合;最小二乘法【作者】缑新科;崔乐乐;巨圆圆;郭涛;张顺【作者单位】兰州理工大学电气工程与信息工程学院，甘肃兰州 730050;兰州理工大学电气工程与信息工程学院，甘肃兰州 730050;兰州理工大学电气工程与信息工程学院，甘肃兰州 730050;兰州理工大学电气工程与信息工程学院，甘肃兰州 730050;兰州理工大学电气工程与信息工程学院，甘肃兰州 730050【正文语种】中文【中图分类】TM71在中国的电力结构中，火力发电占到全国总发电量的75%左右，所消耗的煤耗能源占到全国总消耗能源的67%左右[1]。
遗传算法在计算机仿真技术中的应用
COMPUTER KNOWLEGE AND TECHNOLOGY │电脑知识与技术2018年7期 115遗传算法在计算机仿真技术中的应用倪宝珍永城职业学院，河南 永城 476600摘要：遗传算法的整体搜索策略、优化搜索方法在计算时可以不借助梯度信息以及其他辅助知识，只需要借助影响搜索方向的目标函数、适应度函数皆可。
也就是说，遗传算法提供了一种实用的、高效的复杂系统问题解决框架。
也正因为如此，遗传算法的应用领域非常广泛。
基于此，主要对遗传算法在计算机仿真技术中的应用进行了简要的分析，希望可以为相关工作人员提供一定的参考。
关键词：遗传算法；计算机仿真技术；并行遗传算法 中图分类号：TP391.9；TP18 文献标识码：AApplication of Genetic Algorithm in ComputerSimulation TechnologyNi BaozhenYongcheng V ocational College, Henan Yongcheng 476600Abstract: The overall search strategy and optimization search method of genetic algorithm can be used without any gradient information and other auxiliary knowledge. It only needs the objective function and fitness function that can affect the search direction. In other words, genetic algorithms provide a practical and efficient framework for solving complex system problems. Because of this, the application of genetic algorithms is very extensive. Based on this, a brief analysis of the application of genetic algorithm in computer simulation technology is carried out, hoping to provide some reference for relevant staff.Keywords: genetic algorithm; computer simulation technology; parallel genetic algorithm引言计算机仿真技术是以多种学科和理论为基础，以计算机及其相应的软件为工具，通过虚拟试验的方法来分析和解决问题的一门综合性技术。
遗传算法在排课系统中的应用
遗传算法在排课系统中的应用[摘要] 排课问题是学校教务管理的一个重要环节，排课方法有很多种。
一般常见的排课方法是穷举法，即将教师、班级、课程在特定的时间安排到符合要求的教学地点。
但是用穷举的办法排课，其效率十分低的，时间复杂度相当高。
遗传算法是一种模拟自然进化过程搜索最优解的方法。
本文结合遗传算法课程的学习浅谈使用遗传算法解决排课问题的一些思路。
[关键词] 遗传算法穷举法排课一、引言在教学管理工作中，每学期排课是一个十分繁琐的工作。
排课设计到大量的数据信息，如课程、班级、教师、教学地点等等。
排课过程实质上就是将班级、课程和教师在特定的时间安排到特定的教学地点（如机房、体育馆、教室等等）。
如果涉及到的信息比较少，通常使用人工排课就可以快速完成。
但是如果一个学校的班级、课程、教师等数据量非常大，这时再使用人工完成就十分困难了。
随着各个学校相继采用信息化管理，采用计算机排课成为必然趋势。
使用计算机排课，首先要解决的问题就是采用什么样的算法，如果很多算法都能解决问题，则选择一种效率最好的算法。
排课问题中，我们通常会首先考虑使用穷举的方法。
如果使用穷举法为某个班级排课，则先找出该班级的所有课程，再找可以讲授这门课的所有教师并选择其中一位教师，然后再考虑某个时间段有无空余教室，最后选择其中的一间空余教室安排该班级上课。
事实上，很早以前就有许多研究人员对排课问题做过分析。
S.Even等人在1975年的研究中就已经证明排课问题是一个NP难问题，即若使用穷举法之外的算法找出最佳解是不可能的。
假设某个学校一个星期有n个时间段可以排课，该校有m位教师需要参与排课，平均每位教师一个星期要上k节课，那么在不考虑其他限制条件的情况下，则能够得出的可能组合就高达种。
可想而知，如此高的复杂度，是目前计算机无法承受的。
因此我们必须寻求其他优秀的算法来解决排课问题。
二、遗传算法遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，它最初由美国Michigan大学J.Holland教授于1975年首先提出来的，并出版了颇有影响的专著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》，GA这个名称才逐渐为人所知，J.Holland教授所提出的GA通常为简单遗传算法（SGA）。
《遗传算法原理及应用》课程教学大纲
《遗传算法原理及应用》课程教学大纲课程名称：遗传算法原理及应用课程类别：任意选修课适用专业：电子信息工程考核方式：考查总学时、学分：24学时1.5学分一、课程性质、教学目标遗传算法原理及应用是电子信息工程专业的一门任意选修课。
通过本门课的学习，要求学生理解基本遗传算法的特点、思想及其实现过程，了解GA的发展及其应用，熟悉MATLAB遗传算法工具箱函数及其初步应用，并不断提高分析和解决具体问题的能力。
该课程主要包括基本遗传算法，遗传算法的基本、高级实现技术，并行遗传算法，遗传算法的数学理论及应用等。
本门课程与《数字图像处理》、《人工神经网络》、《机器学习与应用》等专业选修课程内容具有较强的相关性和融合性。
其具体的课程教学目标为：课程教学目标1：了解遗传算法的特点、发展及应用。
课程教学目标2：理解GA的基本实现方法以及一些高级实现技术。
理解模式和模式定理；了解评价遗传算法的一些常用测试函数。
课程教学目标3：了解遗传算法在数值函数优化、多目标优化、装箱、旅行商等问题中的应用。
课程教学目标与毕业要求对应的矩阵关系二、课程教学要求遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。
通过本课程的学习，使学生了解遗传算法的生物学基础、特点、发展及应用；理解SGA、GA的一些基本及高级实现技术；掌握模式的概念和模式定理的含义；了解进行遗传算法评价的常用测试函数，SGA的收敛性分析；了解遗传算法在多领域中的应用。
三、先修课程高等数学、算法与数据结构、计算机基础与应用、计算机仿真（Matlab和Multisim）等。
四、课程教学重、难点教学重点：遗传算法的各种基本编码方法、适应度函数、选择算子、交叉算子、变异算子；教学难点：GA倒位算子及二倍体显性操作算子的基本实现； GA 的运行参数和约束条件的处理方法；变长度染色体遗传算法、小生境遗传算法和混合遗传算法的基本思想。
五、课程教学方法与教学手段本课程以课堂讲授、讨论、交流为主，课下自学为辅。