内容概要：本文详细探讨了遗传算法（GA）在笔状阵列天线优化中的应用与实现。
笔状阵列天线优化是一个复杂的多目标优化问题，涉及天线增益、方向图性能等指标。
遗传算法作为一种模拟自然选择和遗传机制的优化方法，适用于解决这类高维、非线性问题。
文中介绍了遗传算法的基本原理、流程，并给出了MATLAB源代码和运行步骤。
实验结果显示，遗传算法能有效优化笔状阵列天线的性能，提高了天线的设计质量。
适合人群：天线设计和信号处理领域的研究人员、工程师以及高校相关专业的学生。
使用场景及目标：本文适用于需要对笔状阵列天线进行优化设计的场景，旨在通过遗传算法寻找最佳天线参数配置，提高天线的整体性能。
其他说明：遗传算法不仅可以在单目标优化中发挥重要作用，还可在多目标优化、约束优化等问题中进一步应用和发展。
此外，该方法也可扩展应用于其他类型的天线设计，如三维阵列天线、共形阵列天线等。
笔状阵列天线优化是一个复杂的多目标优化问题，涉及天线增益、方向图性能等指标。
遗传算法作为一种模拟自然选择和遗传机制的优化方法，适用于解决这类高维、非线性问题。
文中介绍了遗传算法的基本原理、流程，并给出了MATLAB源代码和运行步骤。
实验结果显示，遗传算法能有效优化笔状阵列天线的性能，提高了天线的设计质量。
适合人群：天线设计和信号处理领域的研究人员、工程师以及高校相关专业的学生。
使用场景及目标：本文适用于需要对笔状阵列天线进行优化设计的场景，旨在通过遗传算法寻找最佳天线参数配置，提高天线的整体性能。
其他说明：遗传算法不仅可以在单目标优化中发挥重要作用，还可在多目标优化、约束优化等问题中进一步应用和发展。
此外，该方法也可扩展应用于其他类型的天线设计，如三维阵列天线、共形阵列天线等。
2025/4/1 15:20:25
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本程序基于MATLAB语言开发和实现。
使用粒子群寻优算法，对多目标的问题进行了优化。
主要解决的是单目标寻优算法下的单目标寻优后导致的整体目标差的问题。
使用粒子群寻优算法，对多目标的问题进行了优化。
主要解决的是单目标寻优算法下的单目标寻优后导致的整体目标差的问题。
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粒子群算法（启发式算法）的多目标优化，我也翻过一些这方面的论文。
单目标与多目标优化主要区别在于多目标优化问题有多个目标函数,一个解对于某个目标来说可能是较好的,而对于其他目标来讲可能是较差的。
因此，存在一个折衷解的集合，也就是所谓的Pareto集。
教科书上，解决多目标优化问题的方法一般是，通过数学变换把多目标转换为单目标求解，但是实际问题中涉及到多目标优化问题往往具有非线性、不可微、不连续等特征，难以用数学方法搞定。
而启发式算法则不需要这些严格条件，其实也是启发式算法兴起的原因。
单目标与多目标优化主要区别在于多目标优化问题有多个目标函数,一个解对于某个目标来说可能是较好的,而对于其他目标来讲可能是较差的。
因此，存在一个折衷解的集合，也就是所谓的Pareto集。
教科书上，解决多目标优化问题的方法一般是，通过数学变换把多目标转换为单目标求解，但是实际问题中涉及到多目标优化问题往往具有非线性、不可微、不连续等特征，难以用数学方法搞定。
而启发式算法则不需要这些严格条件，其实也是启发式算法兴起的原因。
2024/9/26 7:11:04
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本代码是以IEEE典型的4梯级水电站和3火电站为算法案例的优化程序，程序实现内容是水火电系统日前调度的多目标优化问题，也是用粒子群算法解决非线性规划问题的案例
2024/5/26 7:08:43
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文档中包含：A_Genetic_Revised_Adap.M文件：为改进的自适应遗传算法（单目标优化）；
A_Genetic_Revised_Adap_Multi.M文件：为改进的自适应遗传算法（多目标优化）；
AA_Genetic_Revised_Adap_hybrid_F_Swarm.M文件，为改进的自适应遗传算法和粒子群算法的混合算法（单目标优化）AAA_Multi_Genetic_Revised_Adap_hybrid_F_Swarm.M文件，为改进的自适应遗传算法和粒子群算法的混合算法（多目标优化）
A_Genetic_Revised_Adap_Multi.M文件：为改进的自适应遗传算法（多目标优化）；
AA_Genetic_Revised_Adap_hybrid_F_Swarm.M文件，为改进的自适应遗传算法和粒子群算法的混合算法（单目标优化）AAA_Multi_Genetic_Revised_Adap_hybrid_F_Swarm.M文件，为改进的自适应遗传算法和粒子群算法的混合算法（多目标优化）
2023/11/20 7:48:42
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Bar-ShalomY多目标多传感器目标跟踪书籍1995版；
内容包括杂波中的单目标跟踪、杂波中的机动目标跟踪、跟踪性能预测与检测门限优化、杂波中的目标跟踪：贝叶斯方法、杂波中的目标跟踪：非贝叶斯方法、多传感器跟踪和数据融合、成像传感器跟踪等。
内容包括杂波中的单目标跟踪、杂波中的机动目标跟踪、跟踪性能预测与检测门限优化、杂波中的目标跟踪：贝叶斯方法、杂波中的目标跟踪：非贝叶斯方法、多传感器跟踪和数据融合、成像传感器跟踪等。
2023/10/11 19:39:03
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1.添加了20多个单目标进化算法和100多个单目标测试问题。
平台目前含有150个算法和339个测试问题，涉及单目标优化、多目标优化、超多目标优化、组合优化、大规模优化、约束优化、多模态优化、昂贵优化、稀疏优化和偏好优化，测试问题包含机器学习、数据挖掘、网络科学、信号处理、调度、经济和工程中的实际问题。
2.全新开发的整体框架和图形界面，带有更多的模块及更强大的功能；
3.基于标签的过滤系统，使用户可以准确地选择针对不同类型问题的算法；
4.更加方便的问题定义方式，用户无需编写独立的代码文件即可自定义问题；
5.更加多样化的结果展示方式，问题的真实前沿面和可行区域可随种群一起展示；
6.提供中文用户手册。
平台目前含有150个算法和339个测试问题，涉及单目标优化、多目标优化、超多目标优化、组合优化、大规模优化、约束优化、多模态优化、昂贵优化、稀疏优化和偏好优化，测试问题包含机器学习、数据挖掘、网络科学、信号处理、调度、经济和工程中的实际问题。
2.全新开发的整体框架和图形界面，带有更多的模块及更强大的功能；
3.基于标签的过滤系统，使用户可以准确地选择针对不同类型问题的算法；
4.更加方便的问题定义方式，用户无需编写独立的代码文件即可自定义问题；
5.更加多样化的结果展示方式，问题的真实前沿面和可行区域可随种群一起展示；
6.提供中文用户手册。
2023/10/9 0:09:27
12.33MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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