基于GA的Fuzzy控制规则自寻优仿真研究

对遗传算法和模糊控制自寻优作了简单介绍,给出了用遗传算法对模糊控制规则进行自寻优的方法,并通过仿真比较了用此方法与用单纯形法进行寻优的结果,说明了其有效性．     

基于遗传算法优化可调整控制规则的模糊控制

针对一类参数时变、时滞后系统,设计了一种解析描述可调整控制规则的模糊控制器.再利用遗传算法对表达式中的可调整因子进行全局快速优化,从而实现控制规则的学习与修正.仿真结果表明,优化后控制器具有良好鲁棒性与抗扰动能力,对时变时滞后系统具有较好的适应能力.     

不同目标函数对用GA寻优Fuzzy控制规则的影响

本文首先简单介绍了遗传算法和模糊控制自寻优,然后给出了用遗传算法对模糊控制规则进行了自寻优的方法,并通过仿真比较不了同目标函数对用遗传算法寻优模糊控制规则的影响,得出了一些结论。     

不同目标函数对用GA寻优Fuzzy 控制规则的影响

本文首先简单介绍了遗传算法和模糊控制自寻优,然后给出了用遗传算法对模糊控制规则进行自寻优的方法,并通过仿真比较了不同目标函数对用遗传算法寻优模糊控制规则的影响,得出了一些结论。     

多变量非线性系统参数自调整的模糊加权控制

本文针对多变量非线性系统,提出了一种参数自调整的模糊加权信息融合方法．利用 模糊组合变量降低模糊控制系统的维数,根据不同的模糊组合变量对最后决策的作用大小, 赋予不同的权重来实现对多变量非线性系统的控制,在利用反向传播算法对量化系数和加权 系数进行自学习后,在线进行基于模糊规则的参数自调整,有效地解决了多变量模糊控制系 统中难于设计多维规则库和在线实现自适应模糊控制的问题．本文还对所提出的方法进行了 仿真实验和实际系统的实验,实验结果证明了该方法的有效性．     

非线性系统的自组织模糊解耦控制

该文介绍自组织模糊控制理论在非线性多变量系统解耦控制中的应用。对某机动飞机采用自组织模糊控制理论进行了解耦控制律设计,并与一般非线性系统的解耦控制方法进行比较。仿真结果表明自组织模糊控制对解决强耦合非线性系统具有较好的控制作用,且不受系统模型、解耦阵是否可逆等数学理论条件的限制,具有较好的工程应用意义。     

板球系统的参数自调整反步控制

为解决系统初始值大范围变化,且控制量受到饱和特性约束的板球系统镇定控制问题,提出一种自动调整待设计参数的反步控制方法.分析了反步法偏差系统的平衡点特性;说明了反步法待设计参数与偏差系统动态间的关系;构造了Mamdani模糊逻辑,以自动调整反步法待设计参数;考虑了控制量受饱和特性限制而引入的约束条件,进而以遗传算法优化了模糊规则.仿真和实验结果均表明,自动调整待设计参数的反步控制方法降低了镇定控制中的位置偏差和位置超调.     

一类非线性系统的间接自适应模糊滑模控制

基于启发式知识的模糊控制是一种解决非线性系统控制问题的有效方法。然而其设计缺乏系统性,并且系统的稳定性和鲁棒性难以保证。本文利用滑模控制的概念和Lyapunov综合方法提出一种针对一类非线性系统的间接自适应模糊滑模控制（IAFSMC）方法。仿真研究表明即使在缺少系统先验知识和不确定性干扰的情况下,系统性能也十分理想。     

个性化室内温度控制规则的Fuzzy自动生成系统的研究

就个性化室内温度控制问题,提出了一种基于遗传算法的控制规则的自动生成系统。它考虑到室外温度、房间结构、湿度、室Fuzzy内家具摆设等因素对室内环境的影响。通过自组织、自学习、自进化营造一个最适应的个性化生活空间。     

基于GEP和GA技术的非线性系统辨识研究

给出了利用基因表达式编程（GEP）进行非线性系统辨识的方法,弥补了传统辨识方法需要过多预知信息的不足,有着比遗传编程（GP）更简洁有效的系统模型结构表达方式.利用改进的遗传算法（GA）并行地进行模型参数进化,可以在有限的给定数据内得到合适的模型.关于模型适应度的定义,综合考虑了精确性和复杂性因素,能够获取一种比较折中的辨识结果.仿真结果表明,这种方式可以快速、准确地获取非线性模型.     

Various hybrid methods based on genetic algorithm with fuzzy logic controller

In this paper we propose several efficient hybrid methods based on genetic algorithms and fuzzy logic. The proposed hybridization methods combine a rough search technique, a fuzzy logic controller, and a local search technique. The rough search technique is used to initialize the population of the genetic algorithm (GA), its strategy is to make large jumps in the search space in order to avoid being trapped in local optima. The fuzzy logic controller is applied to dynamically regulate the fine-tuning structure of the genetic algorithm parameters (crossover ratio and mutation ratio). The local search technique is applied to find a better solution in the convergence region after the GA loop or within the GA loop. Five algorithms including one plain GA and four hybrid GAs along with some conventional heuristics are applied to three complex optimization problems. The results are analyzed and the best hybrid algorithm is recommended.     

一种基于遗传算法的非线性PID控制器

基于PID控制器各增益参数与偏差信号之间呈现非线性关系,拟合各参数的非线性函数可分别对控制器的P／I／D各部分实施单独调节的思想,提出根据控制与误差之间的调节规律,给定一组增益参数的非线性函数,并采用遗传算法来优化和构造此非线性PID调节器．典型系统的仿真结果表明,该控制器可在一定程度上兼顾系统的动态和静态性能．     

基于遗传算法的传感器管理系统的优化

介绍一种用于解决带有模糊目标和资源约束的传感器系统的模糊非线性规划问题的非精确方法。提出一种沿加权梯度方向进行变异的特殊遗传算法,在遗传算子中运用模糊控制的思想,寻找最优解所在的邻域,而不是发现精确最优解。从而实现模糊非线性规划传感器系统的优化。     

遗传算法在模糊设计中的应用

构造了CAD系统模糊设计的一种具体解决方案: 其环境为收集到的现场数据; 学习环节采用基于遗传算法的模糊优化算法; 知识库由设计准则构成; 执行部件为设计单元. 建立了回归方程的模糊优化学习算法, 并构造了该算法的流程. 然后利用该模糊设计系统获得了飞边尺寸设计准则, 且应用实例对该算法的稳定性进行了校验. 为评估该算法的性能, 将其与最小二乘法和免疫遗传算法进行了比较, 结果表明, 该算法速度快, 精度高, 稳定性好.     

基于遗传算法的模糊隶属函数的选择

确定合适的隶属函数对模糊控制效果有重要影响,是应用模糊控制的基础,也是难点之一。作者应用遗传算法对模糊温度传感器信号处理过程中的隶属函数进行选择,阐述了基本原理和具体实施过程,最后用一具体的实例来说明该优化算法在模糊隶属函数选择中的应用。结果表明：该方法简单实用,具有较为理想的效果。     

遗传优化的径向基函数船舶模糊控制器

研究径向基函数模糊神经网络在船舶控制器设计中的应用 ,设计了一个新型的径向基函数模糊神经网络控制器用以适应船舶在时变和不确定环境下的控制性能要求 .控制器设计的主导思想是在传统的径向基函数神经网络中增加一个模糊隐层 ,并采用遗传算法对控制器参数进行优化 .与传统方法相比 ,控制器模糊规则库的设计过程所需的先验知识更少 .最后采用Matlab 6 .1的Simulink工具以船舶运动模型为对象进行了船舶控制的仿真试验 ,结果证明了其有效性     

基于文化遗传算法的水浴温度模糊控制器设计

水浴温度控制普遍存在滞后、超调、波动性大等特点,且难以建立精确的数学模型,一般采用模糊控制器实现对水浴温度的控制,但模糊控制规则具有较强的主观性,其控制性能往往达不到客观要求。研究遗传算法在模糊控制规则寻优上的应用,将其和文化算法相结合,构成一种具有双层协同进化机制的文化遗传算法,采用专家经验的知识信息构成信仰空间作为指导方向,然后在群体空间中进行遗传算法操作,选取群体中适应度值较高的个体更新信仰空间,再通过迭代优化,得到适应度值高的个体,将其作为优化的模糊控制规则。仿真实验表明,优化后的规则在控制过程中的动态温度跟踪和稳态误差方面均具有较好的效果。     

基于计算型模糊推理算法的模糊控制器设计

针对传统模糊推理算法在推理过程中容易忽略部分推理信息,模糊规则一旦确定就难以调整的缺点,提出一种基于数值计算的模糊推理算法。算法采用数值计算的方法对推理过程进行了改进,这种改进能够充分考虑所有输入的影响,又能根据输入的变化,对模糊规则进行适当的调整。基于该算法的模糊控制器能够大大提高控制性能和精度,减小稳态误差。通过对直流电动机的仿真控制效果表明,该控制器比传统模糊控制器的控制性能好,精度高,抗干扰能力强。     

Providing decision support for replenishment operations using a genetic algorithms based fuzzy system

Owing to the shockwaves brought by the recent financial tsunami, most enterprises are facing tremendous challenges in maintaining the good liquidity of their own companies. In order to sustain a desirable level of cash flow for expanding business, inventory needs to be well organized because unnecessary inventory that ties up the capital in the business would prevent the enterprises from making investments. Because the existing approaches to replenishment are inflexible and unsophisticated, a new customer‐based responsive replenishment system embracing online analytical processing, fuzzy logic and genetic algorithm is proposed in this paper. This system could determine accurate and realistic order quantities based on all possible and relevant variables that affect the order quantity for each item that needs to be replenished. Once the quantity has been accurately identified, the company can increase the level of customer satisfaction while minimizing stocks. Furthermore, rather than static rule repositioning, the proposed dynamic rule refining ability makes the replenishment system self‐ameliorating by using genetic algorithm to investigate the possible fuzzy rule candidates for a more accurate inventory management model. A study has been conducted in a case company for the validation of the feasibility of the proposed system. After performing a spatial analysis, the results obtained indicate that the proposed responsive replenishment system is capable of ensuring improved inventory control performance in the case company.     

自适应模糊遗传算法在轮胎花纹降噪中的应用

为了进一步优化轮胎花纹结构参数,提高轮胎花纹降噪的效果,在现有模糊遗传算法的基础上,提出了一种自适应模糊遗传降噪算法（Self-adaptive Fuzzy Genetic Noise-Reduction Algorithm,SFGNRA）。引入变换算子和对非法个体的贪婪处理,能够随时间和个体的适应度大小自动调整变换概率、变异概率,不需要人为设定。利用轮胎噪声仿真分析优化软件进行轮胎花纹结构设计,验证了该算法能进一步降低轮胎的噪声,得到了低噪声轮胎花纹结构方案。研究成果为低噪声轮胎花纹设计规范与方法提供了新的路径。