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用GA优化模糊控制器及其应用 总被引:2,自引:1,他引:1
用遗传算法优化模糊控制器的隶属度函数,得到优化的模糊控制器。在遗传算法设计方面,采用十进制基因编码,减少了译码的麻烦,避免了常规情况下以二进制形式编码的染色体物理意义不明显和在交叉、变异操作中容易破坏本身特性的缺点。给出了一种比较实用的交叉、变异和选择的方法,不仅使得种群进化的操作计算变得简单,而且既保留了染色体中好的特性又优化了不良的染色体。全部程序由Matlab编程实现。针对某货船,将优化后的模糊控制器在Matlab的Simulink中进行了多种情况下的仿真研究。此外,对于种群规模、进化代数对模糊控制器性能的影响也做了对比的仿真研究。由仿真结果可知,遗传算法能够有效地提高模糊控制器的性能。 相似文献
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本文首先简单介绍了遗传算法和模糊控制自寻优,然后给出了用遗传算法对模糊控制规则进行自寻优的方法,并通过仿真比较了不同目标函数对用遗传算法寻优模糊控制规则的影响,得出了一些结论。 相似文献
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不同目标函数对用GA寻优Fuzzy控制规则的影响 总被引:3,自引:0,他引:3
本文首先简单介绍了遗传算法和模糊控制自寻优,然后给出了用遗传算法对模糊控制规则进行了自寻优的方法,并通过仿真比较不了同目标函数对用遗传算法寻优模糊控制规则的影响,得出了一些结论。 相似文献
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用遗传算法优化模糊控制器的实现方法 总被引:5,自引:0,他引:5
该文在介绍MATLAB的遗传算法工具箱(GAOT)和模糊控制工具箱的基础上,探讨了用遗传算法来优化模糊控制器的实现方法,将这种方法用于液面控制的仿真系统中,取得了很好的效果。 相似文献
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基于GA的模糊-PID控制器设计 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种基于GA优化的模糊-PID复合控制算法,该算法可实现在偏离工作点较远的区域采用模糊控制,在工作点附近实施PID控制,两种控制算法优势互补。采用遗传算法分步优化模糊-PID控制器参数,解决了控制器参数整定和优化等难点问题。该算法在SCON-2000先进控制软件平台进行了工程化实现,对实际工业对象的控制结果表明,该方法比常规PID控制、模糊控制具有更强的鲁棒性和更好的稳态性能,能使系统的响应满足既快速又不振荡的要求。 相似文献
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利用遗传算法优化模糊控制器是近年来的一个研究热点,本文简要介绍了遗传算法的原理和操作步骤,然后对近年来利用遗传算法优化模糊控制器按照优化类型不同进行了概括分析,最后对今后进一步的研究工作作了展望。 相似文献
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利用遗传算法对模糊PID控制器中的隶属函数和控制规则进行优化,减少经验依赖,实现在线调整,改善控制效果,并利用Mathb编程仿真,验证结果. 相似文献
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王日宏 《自动化与仪器仪表》2000,(1):4-5,24
对遗传算法和模糊控制自寻优作了简单介绍,给出了用遗传算法对模糊控制规则进行自寻优的方法,并通过仿真比较了用此方法与用单纯形法进行寻优的结果,说明了其有效性. 相似文献
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遗传算法在智能车控制器参数寻优中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
研究智能车控制器优化设计问题,由于控制器参数不准确,引起控制误差.为解决上述问题,根据智能车的运动学模型,设计出智能车轨迹跟踪控制律.采用遗传算法对控制律参数寻优,利用逆推(Backstepping)方法,在搜索空间里获得全局最优解.最后利用提出的遗传算法对控制律参数优化方法,通过智能车对圆周轨迹的跟踪仿真,证明了智能车在遗传算法对该控制律参数寻优下,能够实现对给定轨迹的全局渐近跟踪,获得了较好的控制效果.验证了遗传算法对智能车控制器参数寻优的可行性和有效性. 相似文献
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基于遗传算法的模糊控制器的综合优化设计 总被引:9,自引:1,他引:9
该文简要叙述了模糊控制器的优化设计原理,提出了一种采用遗传算法对模糊控制器的量化因子、比例因子、隶属函数的参数和模糊控制规则进行综合优化的设计方法,并采用VisualC++6.0编制了相应的软件,该软件已成功地应用于工程中。此外,该软件也可作为遗传优化和模糊控制器设计的辅助教学软件。 相似文献
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基于遗传算法的模糊控制器设计 总被引:9,自引:0,他引:9
将改进的遗传算法引入到模糊控制器的设计中,用以自动寻优模糊隶属函数和比例咽子。以二阶系统为例进行了计算机仿真研究结果表明这种方法是有效的。 相似文献
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一种基于遗传算法的模糊神经网络最优控制 总被引:25,自引:0,他引:25
通过对控制系统的过程模拟,提出一种模糊神经网络最优控制方案。离线化部分基于遗传算法,分三阶段实现模糊神经网络控制器结构和参数的优化。在线优化部分通过重构模糊神经网络控制器的去模糊化部分,进一步调整控制规则,实现在线去模糊优化。仿真结果表明该方案优于常模糊控制方案和基于专家经验的模糊神经网络控制方案。 相似文献
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基于生产计划排单的遗传算法的优化与应用 总被引:5,自引:0,他引:5
ERP是当今国际上先进的企业管理模式,其核心是计划体系,包括主生产计划、采购计划、车间作业计划等。车间作业计划的管理目标是按物料需求计划的要求,按时、按质、按量和低成本地完成加工制造任务。该文探讨了遗传算法在车间作业计划安排中的应用,主要是针对Flow Shop的调度问题,给出了包括建模、编码、选择、交叉、变异和适应性函数等的具体算法,并在最后给出了自适应算法、混合遗传算法等优化算法。经仿真算例分析,该算法取得较理想的效果。 相似文献
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