一种基于改进遗传算法的模糊神经网络控制器及其在烧结终点控制中的应用

针对烧结过程这一复杂、多参数耦合的高度非线性系统,融合遗传算法、神经网络和模糊控制的优点,提出一种基于改进遗传算法的模糊神经网络控制方法,并应用于烧结过程终点控制．首先采用遗传算法对给定的模糊神经网络控制器结构参数进行离线优化,然后利用BP算法较强的局部搜索能力和对对象的适应能力,进一步进行参数的在线调整．同时,为解决传统遗传算法早熟和收敛速度慢的问题,从交叉和变异算子、适应度函数选取等方面对遗传算法进行改进．采用精英保留策略,提高了全局搜索性能和收敛速度．仿真结果表明,所提出的控制器优于常规的模糊神经网络控制器(Fuzzy Neural Network Controller, FNNC)．算法的实际应用效果良好,为解决烧结终点控制问题提供了一条新的途径．     

基于SQP/GA混合优化算法的双容水箱非线性预测控制

为了计算控制序列，非线性模型预测控制可以转换为一个带约束的非线性优化过程．本文分析了三种约束处理方案，根据遗传算法的特点，将等式约束用于状态量计算，在搜索空间降维的同时消除遗传算法难以求解的等式约束．对双容水箱进行遗传算法和序列二次规划仿真试验和实际控制，结果表明遗传算法对控制量的优化效果优于序列二次规划．为克服遗传算法耗时较长、优化结果存在随机抖动的缺点，结合序列二次规划提出一种混合优化算法，仿真和实控结果表明其可行性和有效性．     

智能控制中的模糊控制,神经网络控制及遗传算法（下）

回顾了模糊技术、神经网络技术和遗传算法在控制领域的应用；探讨了神经模糊技术在控制领域的应用以及遗传算法优化模糊神经网络结构的实现。     

遗传算法进化状态的测度及非随机性遗传操作方法

遗传算法作为复杂的多峰函数求解、机器学习、生产调度、大规模的组合优化、适 应控制、技能控制的最优方案寻优等的全局搜索算法，其广阔的应用前景越来越令人关注． 但是，遗传算法的基本操作是基于概率的随机性，由于未能对进化状态进行测度，适应度的 计算只能依赖于目的函数，而忽视了其与多样性变化的相关性，就难以避免退化个体和重复 个体的生成，导致“遗传漂移”或“早期收敛”．本文提出遗传算法进化状态测度及消除随 机性影响的遗传操作方法，大大提高了搜索效率，应用实例验证了该方法的有效性．     

邮政分拣机的上件器控制模型的建立与实现

邮政分拣机是一种大型的机、电、计算机一体化设备．介绍了遗传算法和图像识别技术在邮政分拣机控制系统中的应用，解决了上件器的优化控制中的控制模型的建立、控制模型中的参数测量、控制策略中的参数求解等问题，提高了该设备的整体技术水平，明显改善了分拣机的分拣效率和分拣准确率．     

智能控制中的模糊控制,神经网络控制及遗传算法（上）

回顾了模糊技术，神经网络技术和遗传算法在控制领域的应用；探讨了神经模糊技术在控制领域的应用以及遗传算法优化模糊神经网络结构的实现。     

遗传算法在神经网络中的应用

本文在分析了神经网络在应用中存在的局限性的同时也介绍了遗传算法的基本概念,以及分析遗传算法在实际应用中的优势．并且在此基础上介绍了使用遗传算法优化神经网络的方法和在应用中使用遗传算法优化神经网络时应该注意的问题以及参数的设置方法。     

基于遗传算法的结晶器液位约束广义预测控制

针对实际连铸过程中结晶器液位控制须满足多种约束的问题,将一种基于遗传算法的有约束广义预测控制方法（ＧＣＧＰＣ）应用于结晶器液位控制．首先基于机理模型构造了有约束结晶器液位广义预测控制器;然后以遗传算法处理带约束的非线性优化问题,并以此作为滚动优化策略,求得最优控制律．仿真结果表明,在有效处理了约束的基础上,基于遗传算法的有约束广义预测控制效果优于ＰＩＤ 控制以及无约束广义预测控制．     

基于小波逼近的空间机械臂非完整运动最优规划的遗传算法

本文讨论了空间机械臂非完整运动规划问题．将空间机械臂非完整运动规划问题转化 为非线性系统最优控制问题．在控制算法中用小波函数逼近控制输入规律．提出了空间机械 臂非完整运动规划最优控制的遗传算法．数值仿真表明,小波逼近和遗传算法联合求解最优 控制问题是有效的．     

遗传算法在控制工程中的自调整技术研究

文章总结了遗传算法在控制工程中自调整技术的最新进展,并用测试实例说明了具有良好自调整技术遗传算法的优越性,希望能为从事遗传算法应用研究的自动控制或电力工作者开拓一些新思路,为设计和开发遗传算法在控制领域的应用提供指导性的参考。     

基于遗传算法的产品基因重组设计

针对客户定制产品设计灵活性差的问题,提出一种基于遗传算法的产品基因重组的设计方法。在产品的重组 设计中引入基因工程,利用遗传算法对现有的产品设计方案进行优化,以满足制造业客户定制产品的多样化需求,实现客户定 制产品的智能设计。以某机械制造企业的数控机床为例,完成了遗传算法的关键技术：适应度函数、选择算子、交叉算子的设 计开发,验证了该方法的可行性和有效性。     

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.     

Structure-specified IIR filter and control design using real structured genetic algorithm

This paper develops an innovative optimization method, real structured genetic algorithm (RSGA), which combines the advantages of traditional real genetic algorithm (RGA) with structured genetic algorithm (SGA), and applies it for digital filter and control design optimization problems. For infinite impulse response (IIR) filter designs, the proposed approach fulfills all types of filters by minimizing the order of the filter and the absolute error of both passband and stopband. Both system structure and parametric variables are simultaneously optimized via the proposed chromosome scheme. The approach has also been extended to deal with robust control design problems. The approach offers an effective method for designing an optimal controller with robust stability. Simulation and experimental results conveys the excellence of the proposed algorithm over traditional approaches in convergence speed, performance, cost effectiveness, and attains simpler structure.     

遗传算法在计算机辅助设计中的应用

本文提出了一个基于遗传算法的计算机辅助设计方法，它可以辅助设计师更好地完成概念设计。本研究提供了一个用户接口，让用户为每一个设计方案赋适应度，所以能反映人的喜好。     

用于间歇化工过程最优设计的遗传算法

间歇化工过程的最优设计问题是一类复杂且难以求解的组合优化问题。通过把这类问题分解为只包含离散变量的主导问题和只含连续变量的子问题,把遗传算法和线性规划法结合起来对其进行求解。并在算法中引入了一类新的算子,显著地提高了收敛概率、算例表明,该方法可以避免直接求解过程的复杂性和困难,并且具有很好的全局收敛性。     

基于模糊控制及遗传算法的人工免疫入侵检测算法

针对反向选择算法在面对大量的网络通信数据或具有多个分离特征区间网络通信数据时的无效性,提出了基于模糊控制及遗传算法的人工免疫入侵检测算法,利用模糊控制原理对抗体进行浓缩,并通过遗传算法进化种群,从而使得抗体的数量得到控制且检测效率较高.     

基于遗传算法的创新建筑构件概念设计

通过分析建筑构件的特点，提出使用遗传算法对建筑构件的概念设计进行约束和控制。对原有的遗传算法做了改进，在适应度函数构建方面增加了对称度、均匀度和平滑度的度量。实验结果表明，该算法能够增强建筑构件概念设计的创新性。     

基于遗传算法的模糊系统优化设计方法

提出了一种带有混合变长编码和模糊变异算子的新型模糊遗传算法,并钭其应用到模糊系统的优化设计中。仿真结构表明,这种方法具有即使系统缺乏任何先验知识,也能通过评价学习,遗传优化获得满足系统动态性能的优化控制规则的特点。     

基于遗传算法的模糊系统优化设计方法*

提出一种带有混合变长编码和模糊变异算子的新型模糊遗传算法,并将其应用到模糊系统的优化设计中．仿真结果表明,这种方法具有即使系统缺乏任何先验知识,也能通过评价学习、遗传优化获得满足系统动态性能的优化控制规则的特点.