基于规则归纳的遗传算法选择和参数设置

在设计遗传算法时,讨论算法种类的选取和控制参数的设置,基于规则归纳方法,提出一种研究遗传算法种类选择和控制参数设置的实验模型,以遗传算法数值优化问题为背景,用统一结构描述遗传算法实验,利用属性分组等操作规范训练集与决策树算法SLIQ进行规则归纳,将获取的规则用于指导遗传算法设计,并用设计出的算法解决某函数的优化求解问题。     

基于交叉熵算法的PID 控制器设计

交叉熵优化方法是一种新型高效的随机优化算法,算法控制参数简单,鲁棒性强.将交叉熵优化算法用于PID控制器的参数设计,并与基于遗传算法的PID控制器设计进行对比,结果表明,交叉熵优化算法不仅所获结果较优,而且计算复杂度也明显小于遗传算法.     

模糊控制规则优化方法研究

模糊控制规则的选择是模糊控制器设计的关键问题之一,在现有应用遗传算法优化模糊控制规则的方法进行研究的基础上,以模糊控制规则的完整性和一致性为出发点,提出了一种用遗传算法来优化模糊控制规则的改进算法,具体给出了遗传算法设计中的各种函数和算子的确定,并将优化过的规则用于设计模糊控制器,进行仿真研究,取得了令人满意的效果。     

基于改进遗传算法的模糊控制器设计

针对模糊控制器的隶属度函数和模糊控制规则的选取及优化缺乏自学习能力与知识采集的手段,以及遗传算法具有自适应、启发式、概率性、迭代式全局收敛的特点,该文章将遗传算法与模糊控制相结合,给出了一种基于改进遗传算法的模糊控制器设计策略.改进算法引入了分裂算子来避免遗传算法在寻优过程中陷入局部最优解,同时对编码方式、选择算子、交叉算子以及变异算子做了相应的调整与改进.并将此改进算法用于优化模糊控制器的隶属度函数与模糊控制规则.仿真结果表明用该改进算法优化后的模糊控制器较用普通遗传算法优化后的模糊控制器具有更好的控制性能.     

一种基于遗传算法的模糊控制规则的优化方法

模糊控制规则的选择是模糊控制器设计的关键问题之一，文中在对现有应用遗传算法优化模糊控制规则的方法进行研究的基础上，以模糊控制规则的完整性和一致性为出发点，提出了一种用遗传算法来优化模糊控制规则的改进算法，具体给出了遗传算法设计中的各种函数和算子的确定，并将优化过的规则用于设计模糊控制器，进行仿真研究，取得了令人满意的效果。     

基于模拟退火遗传算法的模糊PID控制规则优化

针对模糊规则是模糊控制的瓶颈,引入了模拟退火算法遗传算法,将模糊控制推理的思想和常规PID控制结合起来,建立了模糊PID控制的初始规则库,将误差和误差变化作为输入,再通过模拟退火算法的编码优化及寻优,生成新的规则库,再对PID控制参数进行整定。     

一种用于化学模式分类规则的遗传算法

针对化学数据分类的问题,提出一种用于挖掘化学模式分类提取规则的遗传算法.该算法以样本属性值为条件,采用实值编码方式,将化学分类提取规则演绎成种群进化规则,适应度函数与各参数的设置也以离散型化学数据和连续型化学数据的规则提取为依据.实验结果表明,设计的遗传算法在解决化学模式分类问题上性能良好,易于专业分析.     

基于在线自适应遗传算法的PID参数整定和优化

研究自动控制系统优化问题,控制系统响应特性取决于系统参数的调整.针对传统的PID控制算法参数较多,且难以整定,使得控制效果不理想等问题,提出了自适应遗传算法的PID参数整定.根据遗传算法具有在线性差的问题,对遗传算法作了改进.通过自适应遗传算法对PID参数进行整定与寻优,选择自适应度大的个体所对应的PID控制参数作为采样时间下的PID控制参数.改进后的算法有效提高了遗传算法的寻优能力,提高了算法的收敛的速度,在一定的范围可以求得最优全局解.在MATLAB上仿真结果表明,在PID参数的寻优过程中,自适应遗传算法具有更强的寻优能力,提高了控制系统的自适应性,为优化控制系统设计提供了依据.     

基于混合遗传算法的时间最优控制问题求解

研究了用混合遗传算法求解时间最优控制问题.混合遗传算法是用粒子群位移转移的思想改变遗传算法的变异规则,通过记录各染色体的历史最优值和种群的最优值,来修正下一代的染色体,新的算法保留了遗传算法的选择和交叉操作,保证了遗传算法强大的全局搜索性能,该算法可求解数学优化问题.在分析时间最优控制问题已有求解方法优缺点的基础上,提...     

基于位串编码的遗传归纳逻辑程序设计

归纳逻辑程序设计是基于一阶逻辑的数据挖掘新方法。一阶规则挖掘是目标谓词和背景知识谓词对应的各种原子的复杂组合优化问题。该文根据Occam’s razor原理提出原子的位串编码,设计相应的遗传箅子,基于sequential covering策略提出采用遗传算法作为搜索策略的遗传归纳逻辑程序设计算法GILP。在连通图问题和gcd问题上验证算法的可行性。