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1.
基于实数编码的遗传算法的收敛性研究   总被引:38,自引:0,他引:38  
用基于实数(浮点)编码的遗传算法(FGA)求解连续参数优化问题是遗传算法的重要应用领域,但一直缺少其完整的收敛性结果。分析了在绝大多数实际应用中使用的FGA的收敛性问题,在采用最优个体保留策略的前提下得到了保证收敛性的一般条件,并以之检验了采用常用的变异与交叉算子时FGA的收敛性。这些结论不仅给出了有用的收敛性结果,而且对进一步认识算子的本质,指导自适应变异算子的设计等都提供了帮助。同时所用的方法和结论也适用于进化规划和进化策略的收敛性问题。  相似文献
2.
一种改进的遗传算法及其在系统辨识中的应用   总被引:20,自引:2,他引:18  
提出一种基于遗传算法的大惯性系统辨识方法。该方法将动态补偿和遗传算法相结合 ,实现了系统的参数辨识。为避免遗传早熟而进入局部最优 ,对交换和变异操作进行了改进 ,提出一种防止近亲繁殖的交换策略 ,在不明显增加基因操作计算量的前提下 ,有效地避免了基因缺失。仿真结果表明 ,该方法对过阻尼系统的辨识是有效的。  相似文献
3.
基于RBF核的SVM学习算法的优化计算   总被引:16,自引:0,他引:16  
李琳  张晓龙 《计算机工程与应用》2006,42(29):190-192,204
在SVM学习中,对SVM的核函数及其参数的选择还没有形成一个统一的模式。论文对基于RBF核的SVM分类器中参数(C,")的选定做了深入研究。分别探讨了网格搜索法和双线性搜索法以RBF为核的搜索特征,并对它们进行了改进。通过结合双线性搜索法和网格搜索法,提出了一种双线性网格搜索法。实验表明,双线性网格搜索法能有效地结合双线性搜索法训练量小和网格搜索法学习精度高的优点,提高学习精度和学习性能。  相似文献
4.
解Job-shop调度问题的自适应遗传方法   总被引:14,自引:2,他引:12  
研究Job-shop调度问题。首先分析遗传算法的参数值优化问题,然后结合遗传算法和调度的特性,构造解Job-shop调度问题的自适应遗传方法,最后针对几个典型调度问题提出解决方案。仿真实验表明了此法用于复杂调度问题的优越性。  相似文献
5.
基于改进粒子群算法的PID参数优化方法研究   总被引:13,自引:1,他引:12  
针对标准粒子群算法的一些缺点进行了改进,提出了MWPSO优化算法,即Multi-Weight PSO。将MWPSO优化算法用几个标准测试函数进行测试,结果表明该算法优化结果的指标参数比标准PSO算法有所提高。在此基础上,用MWPSO优化算法对PID控制中的参数进行优化并将结果与遗传算法的结果进行比较,优化结果在保证PID控制稳定性基础上提高了PID控制的精度,且编码简单、易于实现。具有较好的应用前景。  相似文献
6.
基于混合神经网络与遗传算法方法的注塑参数优化   总被引:13,自引:0,他引:13  
建立了基于混合神经网络与遗传算法方法的注塑工艺参数优化系统,用Matlab语言编制了应用程序,对神经网络的参数预测与遗传算法的优化过程进行求解。将网络预测结果与CAE模拟结果进行比较和误差分析,显示出BP网络的稳定性和可靠性;优化结果经CAE模拟和实验验证,证明是正确的,表明基于混合神经网络与遗传算法方法的注塑工艺参数优化方法是可行的。  相似文献
7.
利用改进微粒群算法优化PID参数   总被引:11,自引:0,他引:11  
提出一种利用改进微粒群算法优化PID参数的方法。微粒群算法(PSO)是一种随机全局优化技术,算法通过微粒间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域,算法简单、容易实现且功能强大。将PSO算法加以改进并应用在PID控制器的参数优化,经仿真证明了PSO算法的有效性,其性能优于遗传算法和传统的经验公式。  相似文献
8.
基于遗传算法的PID参数优化设计   总被引:10,自引:0,他引:10  
本文应用遗传算法对PID控制器参数进行了优化设计,在构造遗传算法框架时,采用了最佳保留选择机制、两点交叉、重新生成个体策略以及由简易经验公式生成初始群体等方法。经过数字仿真,验证了该算法的有效性和合理性。  相似文献
9.
基于免疫进化算法的PID参数整定   总被引:10,自引:0,他引:10       下载免费PDF全文
何宏  钱锋 《计算机应用》2007,27(5):1174-1176
借鉴生物免疫系统中的免疫网络调节机理,提出了一种新的自适应免疫进化算法,该算法用抗体激励水平作为选择压,并同时采用了种群数的自适应控制方法和基于免疫记忆机理的精英保留策略。将该算法应用于PID控制器参数的整定,结果表明这种算法能克服遗传算法的不足,有效保持种群的多样性,并且由此设计出的PID控制器性能优于基于遗传算法的PID控制器。  相似文献
10.
一种连续空间优化问题的蚁群算法及应用   总被引:10,自引:0,他引:10  
针对随机优化算法收敛困难及搜索时间较长的问题,提出一种求解连续空间优化问题的蚁群算法,为蚁群算法在连续空间中的应用提供了一个可行的方案。给出了该算法的详细定义及实现步骤,并将该算法应用于多变量函数优化及热工控制系统控制器参数优化,仿真结果表明:该算法具有良好的全局优化性能,能加快收敛速率,解决了随机优化算法收敛困难的问题,并提高寻优精度。  相似文献
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