js遗传算法
❶ 可以用matlab遗传算法工具箱实现0-1规划的遗传算法吗
http://www.21ic.com/jszt/matlab.htm
MATLAB使用教程!希望对你有帮助!
❷ 关于电梯问题,高分求助~
你说的是群控,不是电梯群。群控----参考文献里有图
群控系统
在主板上开关X86与CAN总线(总线末端)连接起来。该开关在第一个和最后一个电梯上关闭的其它的打开。
主要特点:群控电梯的信号传递采用两线CAN-BUS的串行通讯方式,从而保证了大量数据的高速、可靠传送。当维修保养时,此电梯自动推出群控服务,恢复正常运行后,电梯立即自动转换成群控运行,由EKM6500电脑主控板所实现的群控功能无须加并联柜。
主要功能:
■ 动态泊梯
对每台梯设置好泊梯误差后,每台梯将产生一个泊梯区域,在"动态泊梯" 功能下,这些泊梯区域将依据"避免空驶和快速响应"原则在各梯之间相互转换。
如一台梯在设定的泊梯时间内无指令呼梯,则行驶到下一个空白泊梯区域的中央;泊梯期间如有呼梯指令,则泊梯运行被中断,电梯此时所处位置的不同,将做不同的响应。
■ 分散待梯功能
当群控系统的所有电梯都保持待梯状态一分钟时间,群控系统就开始分散待梯运行:
A.如果基站及基站以下层楼都没有电梯,系统就发一台最容易到达基站的电梯到基站闭门待梯。B.如果群控系统中有两台以上电梯正常使用,而且中心层以上层楼没有任何电梯,系统就分配一台最容易到达上方待梯层的电梯到上方待梯层闭门待梯。
■ 倾向服务
群控系统根据投入群控中的电梯和实际使用情况的比较,如果发现投入使用的电梯量大于需要量的上限标准值,就逐渐减少投入使用的电梯数量,知道电梯数量符合需要量或者只剩一台电梯投入使用为止。其中电梯都让它们处于休息状态,从而减少电梯的运行次数,起到节能功能。反过来,如果群控系统发现投入使用的电梯数量小于需要量的下限标准值,就逐渐增加投入使用的电梯数量。
■ 疏散状态运行
如果大楼备有电源,当正常电源突然停电,切换到后备电源供电时,就需要这一选择功能,此时群控系统为了防止后备电源的功率有限,根据预先设定,按次序逐一让每台电梯返回到基站开门放客待梯。当所有电梯都返回到基站后,群控系统根据预先设定指定哪几台电梯继续正常使用,哪几台电梯关梯休息,这样可保证后备电源不会超负荷运行。
参考资料:http://www.rekoba.com.cn/cpjs/images/new2.htm
回答者:ALOSTSHIP - 进士出身 八级 4-14 19:22
电梯使用运行安全的要求是什么
来源: 日期:2003-09-29
一、电梯的产权单位应对电梯使用过程中的安全负责,严格执行国家有关规定,并应履行下列职责:
l、设置专人负责电梯的日常管理,记录电梯运行状况和维修保养工作内容,建立健全各项安全管理制度。积极采取先进技术,降低故障率。
2、确定合理的电梯运行时间,加强日常维修保养。
3、安装、维修保养人员和电梯司机均应持有效的特种行业操作证上岗,并定期参加复审。
4、在便于接到报警信号的位置设立电梯管理人员的岗位,制定紧急救援方案和操作程?
回答者:fengshanjian - 助理 三级 4-15 10:36
它是通过系统来远行的
回答者:ttdx - 童生 一级 4-15 11:41
楼主如果需要下面文献的话可以发邮件联系我(点我可见),专业的论文,文献比较多,可联系后再详细讨论。
电梯群控制系统的设计与实现 CAJ下载 PDF下载
【英文篇名】 Design and Implementation of an Elevator Group Controlling System
【作者】 朱明富; 雷科; 王国萍;
【英文作者】 Zhu Mingfu; Lei Ke; Wang Guoping Zhu Mingfu: Assoc. Prof.; Dept. of Control Science and Technology; HUST; Wuhan; China.;
【机构】 华中科技大学控制科学与工程系; 湖北武汉;
【刊名】 武汉理工大学学报(信息与管理工程版) , 编辑部邮箱 2005年 04期 ASPT来源刊 CJFD收录刊
【英文刊名】 Journal of Wuhan Automotive Polytechnic University
【中文关键词】 电梯群控系统; CAN总线; 调度算法;
【英文关键词】 elevator group controlling system; CAN bus; dispatch algorithm;
【中文摘要】 通过对电梯群控系统的工作原理进行分析,结合CANBUS总线实时、高速的通信特点,提出了电梯群控系统的设计方案。并对CANBUS的通信特征、系统的总体结构设计、系统软件结构设计以及调度算法进行了阐述,在软件结构的设计中运用了模块化的设计思想,提高了电梯群控系统的灵活性和可扩展性。
【英文摘要】 The working principles of an elevator group controlling system are analyzed. A designing method of an elevator group controlling system is presented combining the timely and high speed communication features of CAN Bus. The communication features, system architecture, software and hardware designing, and the dispatch algorithm of CAN bus are clarified. The designing method of molarizing is applied in software architecture design to improve the flexibility and expansibility of an elevator group controlling...
【DOI】 CNKI:ISSN:1007-144X.0.2005-04-011
电梯群控技术的现状与发展方向 CAJ下载 PDF下载
【英文篇名】 On the Present Situation and Developing Trends of Elevator Group Supervisory Control Technologies
【作者】 杨祯山; 邵诚;
【英文作者】 YANG Zhen-shan; SHAO ChengResearch Centre of Information and Control; Dalian University of Technology; Dalian; China.;
【机构】 大连理工大学信息与控制研究中心; 辽宁大连;
【刊名】 控制与决策 , 编辑部邮箱 2005年 12期 中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 CJFD收录刊
【英文刊名】 Control and Decision
【中文关键词】 电梯群控技术; 人工智能; 模糊控制; 神经网络; 遗传算法;
【英文关键词】 Elevator group supervisory control technologies; Artificial intelligence; Fuzzy control; Neural network; Genetic algorithm;
【中文摘要】 在对电梯群控系统的结构特性、工作原理以及该技术最新发展概况综述的基础上,对电梯群控系统研究中的控制算法以及控制策略的采用、实施的效果、关键技术和存在的问题等进行了详细分析.结合电梯群控系统的应用现状,探讨了现阶段电梯群控技术应着重解决的问题和发展方向.
【英文摘要】 Based on the reviews of the development of elevator group control technologies,the principle of work and the structural behavior of elevator group control system(EGCS) are discussed in detail.Analysis of some problems in the research of EGCS,including the adoption and implementation aftermath of the control algorithms and strategies,key technologies used in this fields and problems to be solved,are concted considering the curresent application of EGCS.Some prospective control technologies for EGCS and dev...
【DOI】 CNKI:ISSN:1001-0920.0.2005-12-000
电梯群控系统调度算法的研究 CAJ下载 PDF下载
【英文篇名】 Investigation about dispatching method in elevator group control system
【作者】 赵硕; 杨欣宇; 丁海波;
【英文作者】 ZHAO Shuo YANG Xin-yu DING Hai-bo (Computer Department; Qiqihar University; Qiqihar; Qiqihar Water Company; Qiqihar 161005);
【机构】 齐齐哈尔大学计算机系; 齐齐哈尔市自来水公司; 齐齐哈尔;
【刊名】 齐齐哈尔大学学报 , 编辑部邮箱 2005年 03期 ASPT来源刊 CJFD收录刊
【英文刊名】 Journal of Qiqihar University(Natural Science Edition)
【中文关键词】 电梯群控系统; 电梯调度; 人工智能;
【英文关键词】 elevator group control system; elevator dispatching; artificial intelligence;
【中文摘要】 本文主要介绍了基于专家系统的算法,基于模糊控制的算法,基于神经网络系统算法以及遗传算法在电梯群控系统中的应用。
【英文摘要】 The paper briefly introces the application of several intelligent control methods in the elevator group control system;such as expert system-based,fuzzy logic-based,neural networks-based control and Ga-based method.
【DOI】 CNKI:ISSN:1007-984X.0.2005-03-023
基于CAN总线的电梯群控系统的通讯接口设计与实现 CAJ下载 PDF下载
【英文篇名】 Design and implementation of communication interface for elevator group control systems based on CAN bus
【作者】 余华; 孙德宝;
【英文作者】 YU Hua1; SUN De-bao2(1.Institute of Wuhan Shipbuilding; Wuhan; China; 2.Huazhong University of Science and Technology; China);
【机构】 武汉船舶职业技术学院; 华中科技大学; 湖北武汉;
【刊名】 电气传动自动化 , 编辑部邮箱 2006年 01期 ASPT来源刊 CJFD收录刊
【英文刊名】 Electric Drive Automation
【中文关键词】 CAN总线; 电梯群控系统; 通讯接口;
【英文关键词】 CAN Bus; elevator group control systems; communication interface;
【中文摘要】 介绍了基于CAN总线的电梯群控系统的设计与实现方法,并给出了CAN总线通讯接口的硬件电路和软件设计方法。
【英文摘要】 The design and implementation of elevator group control systems based on CAN Bus are introced,and the hardware circuit and software design method of CAN Bus communication interface are also presented.
【DOI】 cnki:ISSN:1005-7277.0.2006-01-012
❸ 遗传算法
网上很多地方有:
http://www.91tech.cn/Article/Print.asp?ArticleID=253
http://www.bjx.com.cn/files/wx/zdhjsyyy/2003-6/3.htm
http://www.longen.org/e-k/GA.htm
❹ 求助:java调用Matlab遗传算法工具箱实现计算
是过程太复杂。没有这方面的源码。
❺ 学习人工智能主要学什么内容
1.基础数学知识:线性代数、概率论、统计学、图论;
2.基础计算机知识:操作系统、linux、网络、编译原理、数据结构、数据库;
3.编程语言基础:C/C++、Python、Java;
4.人工智能基础知识:ID3、C4.5、逻辑回归、SVM、分类器、等算法的特性、性质、和其他算法对比的区别等内容;
5.工具基础知识:opencv、matlab、caffe等。
我们知道,目前国家也相继出台了一些扶持人工智能发展的政策,人工智能正处于发展的红利期,所以越早学习就越有就业优势。人工智能火起来就是这一两年的事儿,因此不管是上市企业,还是一些中小型企业,对于人工智能人才的需求量都非常大。
人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。目前来看,现在学习人工智能是一个很好的时机!
❻ 求javascript版本的遗传算法demo
你就不能先自己找下么?
http://www..com/?wd=javascript%D2%C5%B4%AB%CB%E3%B7%A8%BB%E6%BB%AD&tn=monline_4_dg
❼ 用遗传算法求解作业车间调度的MATLAB程序问题
你好歹看一下程序嘛,人家都给你注释了输入输出都是啥,你使用的时候得先给输入赋值。在命令行输入M=啥,N=啥···然后再输[Zp,Y1p,Y2p,Y3p,Xp,LC1,LC2]=JSPGA(M,N,Pm,T,P)
左边这些就是输出了,要是运行成功会在workspace里面看到
❽ 大家好,请问谁有基于matlab的遗传算法源代码,很需要呀
function [Zp,Y1p,Y2p,Y3p,Xp,LC1,LC2]=JSPGA(M,N,Pm,T,P)
%--------------------------------------------------------------------------
% JSPGA.m
% 车间作业调度问题遗传算法
%--------------------------------------------------------------------------
% 输入参数列表
% M 遗传进化迭代次数
% N 种群规模(取偶数)
% Pm 变异概率
% T m×n的矩阵,存储m个工件n个工序的加工时间
% P 1×n的向量,n个工序中,每一个工序所具有的机床数目
% 输出参数列表
% Zp 最优的Makespan值
% Y1p 最优方案中,各工件各工序的开始时刻,可根据它绘出甘特图
% Y2p 最优方案中,各工件各工序的结束时刻,可根据它绘出甘特图
% Y3p 最优方案中,各工件各工序使用的机器编号
% Xp 最优决策变量的值,决策变量是一个实数编码的m×n矩阵
% LC1 收敛曲线1,各代最优个体适应值的记录
% LC2 收敛曲线2,各代群体平均适应值的记录
% 最后,程序还将绘出三副图片:两条收敛曲线图和甘特图(各工件的调度时序图)
%第一步:变量初始化
[m,n]=size(T);%m是总工件数,n是总工序数
Xp=zeros(m,n);%最优决策变量
LC1=zeros(1,M);%收敛曲线1
LC2=zeros(1,N);%收敛曲线2
%第二步:随机产生初始种群
farm=cell(1,N);%采用细胞结构存储种群
for k=1:N
X=zeros(m,n);
for j=1:n
for i=1:m
X(i,j)=1+(P(j)-eps)*rand;
end
end
farm=X;
end
counter=0;%设置迭代计数器
while counter
%第三步:交叉
newfarm=cell(1,N);%交叉产生的新种群存在其中
Ser=randperm(N);
for i=1:2:(N-1)
A=farm;%父代个体
B=farm;
Manner=unidrnd(2);%随机选择交叉方式
if Manner==1
cp=unidrnd(m-1);%随机选择交叉点
%双亲双子单点交叉
a=[A(1:cp,:);B((cp+1):m,:)];%子代个体
b=[B(1:cp,:);A((cp+1):m,:)];
else
cp=unidrnd(n-1);%随机选择交叉点
a=[A(:,1:cp),B(:,(cp+1):n)];%双亲双子单点交叉
b=[B(:,1:cp),A(:,(cp+1):n)];
end
newfarm=a;%交叉后的子代存入newfarm
newfarm=b;
end
%新旧种群合并
FARM=[farm,newfarm];
%第四步:选择复制
FITNESS=zeros(1,2*N);
fitness=zeros(1,N);
plotif=0;
for i=1:(2*N)
X=FARM;
Z=COST(X,T,P,plotif);%调用计算费用的子函数
FITNESS(i)=Z;
end
%选择复制采取两两随机配对竞争的方式,具有保留最优个体的能力
Ser=randperm(2*N);
for i=1:N
f1=FITNESS(Ser(2*i-1));
f2=FITNESS(Ser(2*i));
if f1<=f2
farm=FARM;
fitness(i)=FITNESS(Ser(2*i-1));
else
farm=FARM;
fitness(i)=FITNESS(Ser(2*i));
end
end
%记录最佳个体和收敛曲线
minfitness=min(fitness)
meanfitness=mean(fitness)
LC1(counter+1)=minfitness;%收敛曲线1,各代最优个体适应值的记录
LC2(counter+1)=meanfitness;%收敛曲线2,各代群体平均适应值的记录
pos=find(fitness==minfitness);
Xp=farm;
%第五步:变异
for i=1:N
if Pm>rand;%变异概率为Pm
X=farm;
I=unidrnd(m);
J=unidrnd(n);
X(I,J)=1+(P(J)-eps)*rand;
farm=X;
end
end
farm=Xp;
counter=counter+1
end
%输出结果并绘图
figure(1);
plotif=1;
X=Xp;
[Zp,Y1p,Y2p,Y3p]=COST(X,T,P,plotif);
figure(2);
plot(LC1);
figure(3);
plot(LC2);
❾ 谁有车间作业调度问题遗传算法的MATLAB源码,要完整的程序哦~
function [Zp,Y1p,Y2p,Y3p,Xp,LC1,LC2]=JSPGA(M,N,Pm,T,P)
%--------------------------------------------------------------------------
% JSPGA.m
% 车间作业调度问题遗传算法
%--------------------------------------------------------------------------
% 输入参数列表
% M 遗传进化迭代次数
% N 种群规模(取偶数)
% Pm 变异概率
% T m×n的矩阵,存储m个工件n个工序的加工时间
% P 1×n的向量,n个工序中,每一个工序所具有的机床数目
% 输出参数列表
% Zp 最优的Makespan值
% Y1p 最优方案中,各工件各工序的开始时刻,可根据它绘出甘特图
% Y2p 最优方案中,各工件各工序的结束时刻,可根据它绘出甘特图
% Y3p 最优方案中,各工件各工序使用的机器编号
% Xp 最优决策变量的值,决策变量是一个实数编码的m×n矩阵
% LC1 收敛曲线1,各代最优个体适应值的记录
% LC2 收敛曲线2,各代群体平均适应值的记录
% 最后,程序还将绘出三副图片:两条收敛曲线图和甘特图(各工件的调度时序图)
%第一步:变量初始化
[m,n]=size(T);%m是总工件数,n是总工序数
Xp=zeros(m,n);%最优决策变量
LC1=zeros(1,M);%收敛曲线1
LC2=zeros(1,N);%收敛曲线2
%第二步:随机产生初始种群
farm=cell(1,N);%采用细胞结构存储种群
for k=1:N
X=zeros(m,n);
for j=1:n
for i=1:m
X(i,j)=1+(P(j)-eps)*rand;
end
end
farm{k}=X;
end
counter=0;%设置迭代计数器
while counter
%第三步:交叉
newfarm=cell(1,N);%交叉产生的新种群存在其中
Ser=randperm(N);
for i=1:2:(N-1)
A=farm{Ser(i)};%父代个体
B=farm{Ser(i+1)};
Manner=unidrnd(2);%随机选择交叉方式
if Manner==1
cp=unidrnd(m-1);%随机选择交叉点
%双亲双子单点交叉
a=[A(1:cp,:);B((cp+1):m,:)];%子代个体
b=[B(1:cp,:);A((cp+1):m,:)];
else
cp=unidrnd(n-1);%随机选择交叉点
a=[A(:,1:cp),B(:,(cp+1):n)];%双亲双子单点交叉
b=[B(:,1:cp),A(:,(cp+1):n)];
end
newfarm{i}=a;%交叉后的子代存入newfarm
newfarm{i+1}=b;
end
%新旧种群合并
FARM=[farm,newfarm];
%第四步:选择复制
FITNESS=zeros(1,2*N);
fitness=zeros(1,N);
plotif=0;
for i=1:(2*N)
X=FARM{i};
Z=COST(X,T,P,plotif);%调用计算费用的子函数
FITNESS(i)=Z;
end
%选择复制采取两两随机配对竞争的方式,具有保留最优个体的能力
Ser=randperm(2*N);
for i=1:N
f1=FITNESS(Ser(2*i-1));
f2=FITNESS(Ser(2*i));
if f1<=f2
farm{i}=FARM{Ser(2*i-1)};
fitness(i)=FITNESS(Ser(2*i-1));
else
farm{i}=FARM{Ser(2*i)};
fitness(i)=FITNESS(Ser(2*i));
end
end
%记录最佳个体和收敛曲线
minfitness=min(fitness)
meanfitness=mean(fitness)
LC1(counter+1)=minfitness;%收敛曲线1,各代最优个体适应值的记录
LC2(counter+1)=meanfitness;%收敛曲线2,各代群体平均适应值的记录
pos=find(fitness==minfitness);
Xp=farm{pos(1)};
%第五步:变异
for i=1:N
if Pm>rand;%变异概率为Pm
X=farm{i};
I=unidrnd(m);
J=unidrnd(n);
X(I,J)=1+(P(J)-eps)*rand;
farm{i}=X;
end
end
farm{pos(1)}=Xp;
counter=counter+1
end
%输出结果并绘图
figure(1);
plotif=1;
X=Xp;
[Zp,Y1p,Y2p,Y3p]=COST(X,T,P,plotif);
figure(2);
plot(LC1);
figure(3);
plot(LC2);
❿ 基于遗传算法求解作业车间调度的MATLAB程序问题
车间作业调度问题遗传算法 %--- % 输入参数列表 % M 遗传进化迭代次数 %你从网上找的这部分程序肯定不全,这个T应该是一个存放数据的矩阵,要单独