基于混沌遗传算法的PID参数优化

提出将遗传算法用于冷轧螺纹钢筋工艺参数的优化设计中,建立了冷轧螺纹钢筋产品抗拉强度与原材料的抗拉强度、冷轧速度、面缩率和延伸系数等工艺参数之间关系的数学模型,确定了适当的遗传参数,计算出了冷轧螺纹钢筋

基于DOE和遗传算法的最佳传动系参数优化方法研究，吴峰，赵长禄，发动机与传动系统之间的匹配是否合理，对整车燃油经济性有很大的影响。本文研究了以经济性为目标的动力传动优化方法，利用DOE设计

经典遗传算法在解决QoS组播路由问题时存在易发生早熟现象、进化后期搜索效率低以及收敛后稳定性差等不足,为此,在遗传算法中引入混沌优化以及自适应调整交叉与变异概率两个改良措施。仿真实验表明,改良后的算法

基于混沌的遗传算法种群多样性改进研究，蔡亚，陈科，针对标准遗传算法种群多样性难以保持问题，提出采用混沌方法产生种群个体库逐代填充父代种群中个体分布稀缺部位，来维持种群多样

基于改进遗传算法的曲面拟合参数辨识，谷川，潘国荣，空间曲面拟合是一个难以解决的复杂强非线性问题。已有的曲面拟合方法在求解明确的曲面表达式方面尚显难有作为。从参数辨识的角度

用遗传算法对BP神经网络进行优化，达到了减少BP神经网络算法前期盲目搜索的过程，使得算法更有目的性，最后达到的效果要比单独的BP算法要好

采用遗传算法对 EKF 中的系统噪声矩阵和测量矩阵的协方差进行在线优化，以实现在模型误差最小时对 SOC 进行在线估计。

遗传算法的优化 带有选择交叉变异，目标函数等，适合不同程度的学习者学习使用

遗传算法是一种有效的模拟进化算法，针对不同问题，编码方式多种多样。针对函数优化问题，阐述了不同 的编码方式及遗传操作，在Matlab环境中用遗传算法实现求解函数优化问题。 关键词：遗传算法；函数优化；

遗传算法（Genetic Algorithm）是一种模拟自然选择和进化过程的优化算法，适用于解决涉及复杂搜索和优化问题的计算机程序。本文将介绍遗传算法在不同领域的应用案例，并深入探讨如何改进和优化遗传