自抗扰控制器参数的免疫遗传优化及应用

针对自抗扰控制器参数较多不易整定的问题,提出了基于免疫遗传算法的参数优化设计方法。与标准遗传算法相比,免疫遗传算法引入了免疫记忆库和浓度控制机制,提高了算法的收敛效率和局部收敛性能。并且综合考虑系统动态性能和实际工程中控制代价的限制因素建立了控制系统性能评价的目标函数,按照分离性原则进行自抗扰控制器设计并用免疫遗传算法对其关键参数进行寻优。将该方法应用于过热汽温度控制系统的变工况运行,仿真实验结果表明经过免疫遗传算法优化后的自抗扰控制器适应性较强,适用于模型参数变化范围较大的受控对象。     

改进自适应遗传算法的性能分析

遗传算法存在未成熟收敛和收敛速度慢等不足之处,传统的自适应遗传算法虽能有效提高算法的收敛速度,却难以增强算法的鲁棒性。文中提出的改进的自适应遗传算法,提高了其搜索能力,具有更快的收敛速度和更可靠的稳定性,达到了预期的效果。     

基于变精度粗糙集的煤与瓦斯突出预测

煤与瓦斯突出是受诸多因素影响的复杂问题,为了提高其预测的准确性,本文以变精度粗糙集理论中的决策表为主要工具,首先将影响煤与瓦斯突出的检测信号作为预测的条件属性集,煤与瓦斯突出量作为对预测的决策属性,建立决策表,然后利用小生境遗传算法适合于进行多峰值函数优化的特点,提出了一种基于小生境遗传算法的粗糙集属性约简方法,用于求解决策表的多个约简,进而进行值约简后抽取出预测规则。算例结果说明了本算法的正确性和可行性。     

基于GA整定PID的液压电梯速度控制研究

针对液压电梯在工作过程中出现的启动时间长、运行速度不平稳、停止阶段轿厢抖动等不足,借助多物理领域仿真软件Simscape对液压电梯系统进行了综合建模,并提出了遗传算法(GA)整定PID对液压电梯运行速度进行控制的新方法。介绍了液压电梯的速度控制原理以及遗传算法的控制策略,针对液压电梯的工作特点对遗传要素进行了合理规划,并对不同工况下的液压电梯进行了仿真研究。仿真结果表明:在载重量为0 kg,500 kg,1000 kg的工况下,遗传算法整定的PID控制器在动态特性、跟踪特性等方面都具有明显的优势。最后通过实验证明了基于遗传算法PID整定在提高液压电梯运行性能方面的有效性。     

基于遗传算法的旅行商问题求解

本文在全国范围选择了30个城市用遗传算法求解TSP问题,对选择、交叉和变异算子进行算法设计,最后用MATLAB进行编程实现。结果表明,遗传算法在求解TSP问题时具有结果准确、收敛速度快等特点。     

基于Newsvendor型产品特性的FJSP问题研究

针对新时代环境下Newsvendor型产品销售期短、期末未出售产品价值递减的产品特点,生产链要求位于上游的供应商必须快速加工出所需的工件,否则将面临着线性递增的拖期惩罚。在面对基于Newsvendor型产品的柔性作业车间调度问题时,设计了一种加入禁忌搜索的混合遗传算法,扩大了解的搜索范围,避免了传统遗传算法容易陷于局部最优的缺陷。最后利用混合遗传算法对一个仿真案例进行求解。     

基于并行遗传算法的配送路线求解

遗传算法(Genetic Algorithm)是一类借鉴生物界的进化规律演化而来的随机化搜索方法,已经成功运用在很多大规模的组合优化问题中。利用如今流行的并行计算机系统,对遗传算法进行并行化,可解决标准遗传算法的速度瓶颈问题。本文在MPI并行环境下,用C++语言实现了粗粒度模型的并行遗传算法。结合并行遗传算法的特点,提出了解决物流配送路线优化的策略以及给出相应的算法过程,并进行了有效验证。通过研究结果表明,与传统遗传算法相比,并行遗传算法提高了运算速度,降低了平均开销时间并且最小总路径值更理想。     

GA-BP神经网络的非线性函数拟合

由于BP神经网络具有良好的非线性映射能力,但在极值寻优时易陷入局部极值。本文利用具有全局搜索寻优的遗传算法优化BP神经网络(GA-BP),用于非线性函数拟合,弥补了BP网络寻优时的缺点。通过实例比较分析,GA-BP神经网络明显地提高了拟合精度,也使模型具有较强的应用性与推广性。     

一种改进的自适应遗传算法的收敛性分析

针对目前遗传算法缺乏有效的分析工具,理论分析困难较大的问题,提出了一种基于压缩映射原理的收敛性分析方法。首先,讨论了遗传算法收敛性的2种定义。然后介绍了一种基于精英保留策略的改进的自适应遗传算法,作为收敛性分析的对象。介绍了压缩映射原理,作为收敛性分析工具。最后,应用该定理对改进的自适应遗传算法进行了收敛性分析,验证了该算法是收敛的,证明压缩映射原理是遗传算法收敛性分析的一种有效工具。     

基于改进最大熵算法系统传输速率优化研究

研究系统速率优化提高问题。随着用户对系统的传输速率要求越来越高,传统的系统优化传输速率算法由于参数设置难,而造成算法复杂度特别高,使得系统的传输速率降低,为了解决上述问题,在基于误比特率和功率的分析基础上,提出了一种改进的最大熵算法优化系统传输速率方法。方法首先给出系统模型并提出自适应最大熵调制算法理论,然后在发送端和接收端能够完全知道信道状态信息的情况下,给出了最大化传输速率的低复杂度比特和功率分配算法。仿真结果表明,提出的算法可以有效地满足系统地误比特率要求,同时大大降低了系统的计算复杂度,是一种有效地系统传输速率优化方法。