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《武汉科技大学》 2004年
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基于一种混合遗传算法的模糊控制器的研究

赵剑  
【摘要】:遗传算法是基于自然进化理论的一种并行、高效的全局优化搜索算法,通过模拟生物的进化(自然选择、交叉、变异),将优化问题转化为生物进化过程,采用优胜劣汰的机制来获得问题的最优解。但传统遗传算法有一些不足,如搜索效率不高,有时会出现未成熟收敛等,尤其二进制编码的遗传算法,计算工作量大,因为它需要繁琐的译码操作,而且在需要获得高精度结果的寻优过程中二进制编码的遗传算法的编码字符串长度需要很长,这无疑增加了计算的复杂度,减慢了收敛速度。因此,弥补该算法的不足,对遗传算法进行改进或将遗传算法与其它算法复合已经成为一个重要的发展方向,许多改进遗传算法的方法不断地被提出来。 针对上述缺点,本文提出了一种混合遗传算法。它采用了浮点数编码,可以提高搜索结果的精度,同时又不需要增加太大的工作量。另外,为了提高收敛速度以及防止早熟现象,对遗传算法的各个操作环节做出了一些改进,从初始群体的产生到遗传算子的改进等。同时,在进化的不同时期根据个体的适应度和相似度不断地修改交叉和变异概率,并引入小生镜技术保持群体的多样性和单纯形法改善算法的局部搜索能力,使算法能有效地跳出局部极值点。 模糊控制是智能控制的重要分支,它参考人们的经验而不依赖于被控对象的数学模型,因此它被广泛地应用在具有复杂的非线性环节的控制领域中。模糊控制器的性能依靠于几个关键因素:隶属函数和模糊规则表。传统的选择参数的方法主要依赖于人们的经验,因此存在较大的主观性和随意性。本文将混合遗传算法用于模糊控制器的参数选取,在MATLAB环境中设计了针对工业过程中常见的二阶模型的仿真程序。仿真结果显示了三种控制器的控制效果,证明该基于混合遗传算法的模糊控制器具有良好的动态性能和较好的鲁棒性。
【学位授予单位】:武汉科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:TM571.6

【引证文献】
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【参考文献】
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