基于求解非线性方程组的并行遗传算法的设计

作者将非线性方程组的数值求解问题转化为线性约束最优化问题,然后利用遗传算法求解该最优化问题。为防止遗传算法过早收敛,作者将遗传算法改进为自适应并行遗传算法.数值模拟实验表明,该文的算法从另一个角度为求解非线性方程组提供了一条比较有效的途径.     

改进量子遗传算法求解非线性方程组

非线性方程组的求解在科学技术和工程应用中经常遇到。将非线性方程组的求解问题转化为函数优化问题,并应用改进量子遗传算法求解此优化问题。数值模拟的结果验证了该方法的可行性和有效性。     

解非线性方程组的拟牛顿混合遗传算法

利用熵函数将非线性方程组转化为一个极小值优化问题。结合拟牛顿法和遗传算法的优缺点,提出了一种求解非线性方程组的拟牛顿混合遗传优化算法。该方法不仅有效发挥了遗传算法在进化初期的群搜索能力,而且利用了拟牛顿法的局部精搜索性能,克服了遗传算法在后期易陷入局部收敛的缺陷,提高了算法整体寻优效率。计算机仿真表明,该算法对非线性方程组的求解具有较好的稳定性和较高的收敛精度。     

用实数编码遗传算法解非线性方程组

将非线性方程组的求解问题转化为求最大值问题,设计出选择算子,杂交算子,变异算子,加速收敛的最佳个体保留策略和预防早熟的灭绝与移民算子,利用实数编码遗传算法求出了非线性方程组的解,数值例子表明了该方法的有效性。     

非线性电路的ACNGA求解方法研究

在非线性电路的研究中，非线性电路的全解集的求解方法研究是非线性电路理论的重要研究领域之一。遗传算法是一种模拟生物进化的最优化搜索方法，因其稳定性好、不需要计算目标函数的能处理多维数值问题，遗传算法在科学研究和工程技术中得到广泛运用。针对非线性电路的全解集的求解要求，本文提出了一种改进的具有自适应交叉算子的小生境遗传算法，成功地应用于非线性电路的全解集的求解，结果表明了具有自适应交叉算子的小生境遗传算法（ACNGA）对非线性电路求解的有效性和实用性。     

求解非线性方程组的改进布谷鸟算法

将非线性方程组转化为无约束优化问题,采用改进的布谷鸟搜索算法对问题进行求解.用该方法对多个非线性方程组进行了求解,结果表明,改进的布谷鸟搜索算法可以避免获得局部最优解,提高了非线性方程组的求解精度和速度,而且性能优于对比算法.     

动态线性模拟电路多频故障诊断

本文给出一种非线性计算量较小的动态线性模拟电路多频故障诊断法。该方法采用多频激励建立的非线性故障诊断方程组及其雅克比矩阵,结构简单,计算机容易实现。非线性方程组的求解采用局部收敛的牛顿——拉普逊迭代法,速度较快。本文还研究了电路的可诊断性以及测试频率的选择问题。     

基于遗传小波神经网络的非线性动态自治网络故障诊断仿真算法

为避免用状态方程计算和分析非线性动态网络的约束计算困难,特别是计算响应跨越边界时间的问题,针对非线性动态自治网络,提出一种基于规范式分段线性化总体表达式以及非线性网络的混合参数方程.求解该方程组可得到非线性动态自治网络的故障响应仿真算法,再由小波提取故障响应的特征.采用遗传算法对BPNN进行结构和参数优化,将得到的电路故障状态特征输入至遗传优化的BP神经网络进行故障诊断.仿真结果表明了该故障诊断算法的有效性.     

遗传算法在非线性电路分析中的应用

本文提出了一种用遗传算法求解非线性电阻电路方程的方法，并通过实例进行了验证。实验证明这一方法可以有效地防止传统数值解法中的迭代振荡和发散问题，可广泛用于非线性电路的分析。     

基于遗传算法的三电平逆变器SHEPWM方法的研究

针对中点钳位型三电平逆变器SHEPWM开关角度的求解问题,提出采用遗传算法对三电平NPC逆变器消谐模型的非线性超越方程组进行求解的方法.该方法在求解消谐模型非线性超越方程组时克服了传统数值方法的缺点,不需要给出方程的特定初值和预测在整个调制度范围内解的变化趋势,因此更易收敛和减小计算时间.用Matlab/Simulink仿真软件对三电平NPC逆变器SHEPWM 进行仿真研究,并利用FPGA和嵌入式计算机为核心控制器件构建实验平台进行实验研究,实现了在线SHEPWM控制.