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。     

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。     

基于多记忆抗体克隆选择的人工免疫网络算法

在优化克隆算法的研究中,针对传统的克隆选择算法存在收敛性差和局部最优问题,提出一种多记忆抗体克隆选择原理的人工免疫网络算法。在克隆选择算法的基础上通过引入替代阀值因子,利用随机生成的新抗体组成种群替代原种群中对抗原亲和力最小抗体,同时增设变异概率的概念,达到在一定程度上避免记忆抗体种群的退化现象,提高算法的全局优化能力,避免陷入局部最优。仿真结果表明,算法加快了种群亲和力成熟的进程,随着进化代数的增加检测率总体呈上升趋势,能更好的应用于大规模各种识别问题中。     

基于斐波纳契数列的自适应DCQGA

针对现有双链量子遗传算法的收敛速度慢、稳定鲁棒性差和时间复杂的特点,提出采用斐波纳契数列的自适应双链量子遗传算法.首先,研究了斐波那契数列的特性,建立了斐波那契数列的量子旋转门转角的调整策略;其次,在最优解的搜索过程中,考虑目标函数在搜索点的变化率,建立了随相邻两代的目标函数适应度值变化大小自适应地调节转角步长的方法;应用新算法求解复杂函数的极值优化问题.仿真结果表明,改进算法不仅提高了算法的收敛速度和稳定鲁棒性,而且明显的改善在算法的效率和降低算法的时间复杂度.     

模拟电路故障诊断的仿真研究

研究模拟电路故障诊断优化问题,模拟电路故障特征和故障诊断器之间密切相关,然而传统算法忽略两者之间的联系,无法获取最优故障诊断器,导致故障诊断正确率低.为了提高了模拟电路故障诊断正确率,提出一种特征和故障诊断器联合优化的模拟电路故障诊断算法.首先利用故障特征选择和分类器参数间的相互联系,建立故障诊断数学模型,然后采用遗传算法对模型进行求解,最后对具体电路故障进行仿真测试.测试结果表明,联合优化算法有效提高了模拟电路故障诊断正确率,为模拟电路故障诊断提供了一种新的工具.     

遗传算法在智能车控制器参数寻优中的应用

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.     

无线传感器网络中分布式数据挖掘算法研究

研究无线传感器网络中数据挖掘问题.针对大量高维冗余且不确定的无线传感器网络监测数据传送到中央服务器上使用传统的数据挖掘方法进行挖掘的缺点相当明显,导致耗费了珍贵的网络能量.为解决上述问题,提出在每个传感器节点上进行基于粗糙集与遗传BP网络相结合的分布式数据挖掘算法,利用GA来训练BP网络的阈值和权值来构成遗传BP网络(GABP),克服BP网络的某些不足;利用粗糙集RS在消除冗余信息、处理不确定性数据等方面的优势,缩减训练数据输入BP网络的维度.仿真结果表明,改进算法能有效地实现对无线传感器网络中的数据进行分类,取得了较理想的效果.