資源簡介
基于GA-GM(1，1)模型的航空發(fā)電機狀態(tài)趨勢分析結(jié)果較GM(1，1)模型所得結(jié)果平均相對誤差降低0.14個百分點，分析結(jié)果更加精確，為灰色分析模型及其優(yōu)化模型在航空發(fā)電機剩余使用壽命預(yù)測技術(shù)研究中的應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。同時應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。同時也說明遺傳優(yōu)化算法在航空發(fā)電機狀態(tài)趨勢分析中的應(yīng)用是可行的且具有實際科學(xué)意義。這為GA-GM(1,1)模型在其他領(lǐng)域中的應(yīng)用指明了道路。
代碼片段和文件信息
%?2.7?求出群體中最大得適應(yīng)值及其個體
%遺傳算法子程序
%Name:?best.m
%求出群體中適應(yīng)值最大的值
function?[bestindividualbestfityuce111]=best（popfitvalueyuce11）
[pxpy]=size（pop）;
bestindividual=pop（1:）;
bestfit=fitvalue（11）;
yuce111=yuce11（:1）;
for?i=2:px
if?fitvalue（i）
bestfit=fitvalue（i1）;
yuce111=yuce11（:i）;
end
end?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
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