Algoritma Genetika Penentuan Titik Pasang Sensor Optimal pada Struktur untuk Pemantauan Kesehatan

Info proyek

• Bidang studiInstrumentasi dan Sensor
• JenjangDisertasi (S3)
• Jenis metodeOptimasi
• Perkiraan pengerjaan± 7 hari kerja
• Perangkatga, optimoptions (Global Optimization Toolbox)
• HargaRp 600.000 - Rp 3.900.000

Tujuan analisis

Mengoptimalkan informasi pemantauan terkumpul dengan Algoritma Genetika (ga) melalui pemilihan posisi sensor pertama dan posisi sensor kedua terbaik.

Variabel

Contoh hasil

• 0.223Best x
• 0.579Best y
• 0Best fitness
• 45Generations
• 1752Function evaluations
• 0Final spread

Algoritma genetika menemukan First sensor position=0.223 dan Second sensor position=0.579 dengan nilai terbaik Collected monitoring information=0.000 setelah 45 generasi (1752 evaluasi); keragaman populasi turun dari 2.59 menjadi 0.00.

Dihitung dari data sintetis sebagai ilustrasi, bukan dari penelitian nyata.

Tentang Algoritma Genetika (ga)

Algoritma genetika pada MATLAB (ga) mencari optimum global dengan evolusi populasi solusi tanpa memerlukan turunan. Cocok untuk fungsi tujuan tak mulus atau berbanyak minimum lokal dan masalah desain dengan variabel campuran.

Langkah pengerjaan

1. 1Definisikan fungsi tujuan dan batas variabel
2. 2Tentukan ukuran populasi, jumlah generasi, dan toleransi
3. 3Atur opsi dengan optimoptions('ga')
4. 4Jalankan ga beberapa kali dengan seed berbeda
5. 5Kumpulkan solusi terbaik dan variabilitasnya
6. 6Plot kurva konvergensi

Asumsi yang perlu diperiksa

• Fungsi tujuan dapat dievaluasi berulang dengan biaya wajar
• Parameter populasi dan generasi cukup besar
• Hasil stokastik sehingga perlu beberapa kali jalan

Membaca dan melaporkan hasil

Laporkan pengaturan ga, rata-rata dan simpangan baku nilai terbaik dari beberapa kali jalan, serta solusi terbaik. Bandingkan dengan solver berbasis gradien untuk menunjukkan keunggulan pada masalah multimodal.

Contoh kode MATLAB

Skrip awal singkat dengan nama variabel proyek ini. Versi yang diserahkan disesuaikan dengan data Anda dan diberi komentar lengkap.

collected_monitoring_informa = @(x) 20 + sum(x.^2 - 10*cos(2*pi*x));       % Rastrigin function
nvars = 2;  lb = [-5.12 -5.12];  ub = [5.12 5.12];
opts = optimoptions('ga', 'PopulationSize', 80, 'MaxGenerations', 100, ...
    'Display', 'off', 'FunctionTolerance', 1e-10);

nrun = 5;
best = zeros(nrun, 1);  sols = zeros(nrun, nvars);
for r = 1:nrun
    rng(r);
    [sols(r,:), best(r)] = ga(collected_monitoring_informa, nvars, [], [], [], [], lb, ub, [], opts);
end
fprintf('Best values over %d runs: %s\n', nrun, mat2str(best', 4));
fprintf('Mean = %.4f, SD = %.4f\n', mean(best), std(best));
[~, ib] = min(best);
first_sensor_position = sols(ib, :);
fprintf('Best solution: [%.4f %.4f]\n', first_sensor_position(1), first_sensor_position(2));

rng(1);
[~, ~, ~, out] = ga(collected_monitoring_informa, nvars, [], [], [], [], lb, ub, [], opts);
fprintf('Generations used: %d, function evaluations: %d\n', out.generations, out.funccount);
figure; bar(best); xlabel('Run'); ylabel('Best objective');

Paket dan harga

Pilih seberapa banyak bantuan yang Anda perlukan. Setiap paket yang lebih tinggi sudah mencakup semua item paket di bawahnya. Harga belum termasuk PPN 11%.

• Pembayaran: DP 50% sebelum pekerjaan dimulai, pelunasan setelah hasil diserahkan
• Pajak: Harga belum termasuk PPN 11%
• Data dan integritas akademik: Hasil dihitung dari data penelitian Anda sendiri; Anda yang menulis dan mempertanggungjawabkan naskah, kami membantu analisis dan pemahaman
• Revisi: Maksimal 2 kali revisi termasuk dalam harga (Paket 3: 3 kali)

Pertanyaan umum