变结构径向基函数网络及其在混沌序列在线预测中的应用

为了利用径向基函数(RBF)神经网络对混沌序列进行精确和快速的在线预测,提出一种在线构造变结构RBF神经网络的序贯学习算法。该算法建立实时更新的滑动数据窗口,通过学习窗口内的数据对隐节点进行增加和删除,动态确定RBF神经网络隐节点的数目及中心位置,并对隐层至输出层的连接权值进行在线调整。该算法具有调节参数少、学习速度快以及所得网络结构精简等特点。将该网络用于Mackey-Glass混沌时间序列的在线预测实验,结果验证该算法对该混沌序列具有良好的在线动态辨识和预测性能。     

分级变异的动态克隆选择算法

基于浮点数编码，提出一种分级变异的动态免疫克隆选择优化算法．根据抗体的亲和度将种群分解为3个子种群，分配以不同的搜索任务，实施不同的变异策略．在进化过程中动态改变种群规模、克隆规模和变异参数，从而加快了全局搜索速度，提高了局部搜索精度．对5个复杂函数的优化仿真实验表明了该算法的有效性。     

基于变结构径向基函数网络的船舶运动预测PID控制

针对船舶在海上运动的大时滞和动态时变等特点,提出基于一种变结构径向基函数(RBF)神经网络的预测PID控制器.通过建立反映系统动态变化的滑动数据窗口,在线序贯学习窗口内的数据,动态调整隐层节点与隐层至输出层的连接权值,得到结构可自适应变化的RBF网络.将该变结构RBF网络用于预测PID控制器中系统状态的在线多步预测,通过得到的预测模型灵敏度信息在线调整PID控制器参数以控制系统的输出.将该控制器用于船舶航向跟踪控制的仿真实验,结果表明该控制器具有良好的的适应性和鲁棒性.     

启发式自适应免疫克隆算法

基于克隆选择学说,采用浮点数编码,提出了一种新的克隆选择算法.定义了精英克隆变异和启发式交叉2种主要算子;对高亲和度抗体实施小幅变异策略以进行局部搜索,对中等亲和度抗体群实施与高亲和度抗体群进行启发式交叉的策略以加快全局搜索,低亲和度抗体则死亡再生以保持种群多样性;为防止进化停滞,自适应地调整亲和度尺度变换参数.对4个复杂函数的测试结果表明该算法有效地克服了早熟问题,收敛速度快,性能稳定,精度高.     

一种搜索空间自适应变化的自适应粒子群算法

提出一种搜索空间自适应的自适应粒子群优化算法.该算法对不同等级的粒子适应值采取不同的惯性权重,并随着算法的迭代不断缩小粒子群的搜索空间.同时,选择当前代的较优部分粒子直接进入下一代,其他粒子通过在缩小的搜索空间内随机生成,加快了种群收敛速度,同时又能使种群不断跳出局部最优解.几种典型函数的仿真实验表明,该算法在收敛速度和收敛精度上均较标准粒子群优化算法和普通自适应粒子群优化算法有明显提高.     

混沌-克隆进化算法

将混沌优化机制和免疫克隆进化算法有机结合, 用混沌浮点数编码代替克隆选择算法的二进制编 码, 利用混沌随机序列产生初始种群, 保证初始种群的多样性。对高亲和度抗体采用混沌扰动策略, 对抗体根据其 亲和度大小加以不同的混沌扰动;混沌扰动系数随进化代数而变化, 进化前期加速搜索, 进化后期加速收敛。对低 亲和度抗体采用混沌再生策略, 保持种群多样性。对5 个复杂函数的优化试验结果表明, 该算法优于混沌优化算法 和克隆选择算法。