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基于混合整数遗传算法的最优成分选择(Matlab代码实现)


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📋📋📋本文目录如下:🎁🎁🎁

目录


​​💥1 概述​​

​​📚2 运行结果​​

​​🎉3 参考文献​​

​​🌈4 Matlab代码实现​​


💥1 概述

在本文中,讲解了如何使用遗传算法来查找电路中符合我们设计标准的电阻和热敏电阻的值。该示例使用优化技术来最小化所需响应曲线与电路仿真生成的曲线之间的差异。由于电阻器和热敏电阻仅提供标准尺寸,因此由于此设计变量仅限于这些标准尺寸,因此这成为一个相互约束的问题。

基于混合整数遗传算法的最优成分选择(Matlab代码实现)_参考文献

📚2 运行结果

基于混合整数遗传算法的最优成分选择(Matlab代码实现)_参考文献_02

基于混合整数遗传算法的最优成分选择(Matlab代码实现)_matlab代码_03

 

基于混合整数遗传算法的最优成分选择(Matlab代码实现)_遗传算法_04

 部分代码:

optchanged = false;

switch flag
    case 'init'
        figure('Position',[40 535 800 520],'Tag','tempCurve');
        set(gca,'Tag','ax1');
        set(gca,'YLim',[0.1 0.2]);
        grid on;
        hold on;
        plot(Tdata,VData,'-*b');
        xlabel('Temperature (^oC)');
        ylabel('Voltage (V)');
        title('Thermistor Network Temperature Curve','FontSize',12);
        [~,loc] = min(state.Score); % Find location of best
        bestV = voltageCurve(Tdata,state.Population(loc,:),Res,ThVal,ThBeta);
        plotBest = plot(Tdata,bestV,'-or');
        set(plotBest,'Tag','bestVLine'); % Update voltage curve
        legend('Ideal Curve','GA Solution','Location','southeast');
        drawnow;
    case 'iter'
        fig = findobj(0,'Tag','tempCurve');
        figure(fig(end));
        [~,loc] = min(state.Score); % Find location of best
        bestV = voltageCurve(Tdata,state.Population(loc,:),Res,ThVal,ThBeta);
        ax1 = findobj(get(gcf,'Children'),'Tag','ax1');
        plotBest = findobj(get(ax1,'Children'),'Tag','bestVLine');
        set(plotBest, 'Ydata', bestV); % Update voltage curve
        drawnow;
    case 'done'
        fig = findobj(0,'Tag','tempCurve');
        figure(fig(end));
        [~,loc] = min(state.Score);
        xOpt = state.Population(loc,:);
        s{1} = sprintf('Optimal solution found by Mixed Integer GA solver: \n');
        s{2} = sprintf('R1 = %6.0f ohms \n', Res(xOpt(1)));
        s{3} = sprintf('R2 = %6.0f ohms \n', Res(xOpt(2)));
        s{4} = sprintf('R3 = %6.0f ohms \n', Res(xOpt(3)));
        s{5} = sprintf('R4 = %6.0f ohms \n', Res(xOpt(4)));
        s{6} = sprintf('TH1 = %6.0f ohms, %6.0f beta \n', ...
        ThVal(xOpt(5)), ThBeta(xOpt(5)));
        s{7} = sprintf('TH2 = %6.0f ohms, %6.0f beta \n', ...
        ThVal(xOpt(6)), ThBeta(xOpt(6)));
        % Display the text in "s" in an annotation object on the
        % temperature curve figure.  The four-element vector is used to 
        % specify the location.
        annotation(gcf, 'textbox', [0.15 0.45 0.22 0.45], 'String', s,...
            'BackGroundColor','w','FontSize',8);
        hold off;
end
 

🎉3 参考文献

部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。

[1]雷阳.基于混合整数遗传算法的输油管道泄漏定位研究[J].电子技术与软件工程,2015(09):184-185.

[2]Seth DeLand (2022). Optimal Component Selection Using the Mixed-Integer Genetic Algorithm.

​​🌈​​4 Matlab代码实现

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