遗传算法优化地rbf神经网络控制器

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1、万方数据第11卷第2期电机与控制学报Vol11No．22007年3月ELECTRICMACHINESANDCONTROLMarch2007遗传算法优化的RBF神经网络控制器张明君1’2，张化光2(1大连理工大学城市学院，辽宁大连116600；2．东北大学信息科学与工程学院，辽宁沈阳1i0004)摘要：为了消除神经网络参数初值对控制器性能的影响，提出了一种改进遗传算法优化的RBF神经网络控制器。该方法设计了基于性能指标的适应度函数，自适应的交又概率、变异概率，引入移民的遗传算法，保证了得到的控制器为最优参数控制器。该方法可用于非线性对象的控制器设计，仿真结果说

2、明了该方法的有效性。关键词：RBF神经网络；遗传算法；移民方法中图分类号：TP273文献标识码：A文章编母：1007—449X(2007)02—0183—05RBFneuralnetworkcontrolleroptimizedbygeneticalgorithmZHANGMing-junl⋯．ZHANGHua．guan921CityInstitute，DalianUniversityofTechnology，Dalian116600，China；2InstituteofInformationScience＆Engjneerlng，NortheasternU

3、niversity，Shenyang110004，China)Abstract：Toeliminatetheinfluenceofinitialweightsvaluesofneuralnetworksoncontrollers．aRBFneuralnetworkcontrolleroptimizedbyanewimprovedgeneticalgorithm(GA)isproposed．Intheim—provedgeneticalgorithm，itdesignedspecialfitnessfunctionbasedOnperformanceofcon

4、troller，anda_daptiveprobabilityofcrossoverandmutation，andimprovedimmigrationmethod．TheimprovedGAen—sHresthatthecontrollerwiththeparametersbasedontheGAisoptimal．Theproposedmethodcanheusedtodesigncontrollersfornonlinearplants．ThesimulationresultsshowtheeffectivenessofproposedcontroUe

5、r．Keywords：RBFneuralnetwork；geneticalgorithm；immigrationmethod1引言神经网络具有非线性映射能力，可用于控制系统的建模和控制⋯。神经网络控制的突出优势在于它不需要对象的精确数学模型和自学习功能。但是，神经网络的参数初值选取没有系统规律可循，不恰当地选取会使网络收敛慢，甚至造成网络发散，而采用反复试验初值的方法很难得到最优参数的控制器“1。由Holland”1首先提出的遗传算法(geneticalgorithm，GA)是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种随机搜索全局优化算法，该方法可以全

6、局搜索得到最优参数。基于遗传算法的控制器的参数优化，成为控制器设计的一种有效方法。目前，基于神经网络的非线性控制大多数都采用BP神经网络或其改进算法，所需训练时间长，且易产生局部极小点问题。径向基函数(radialrasisfunedon，RBF)神经网络是一种三层前向神经网络，由输人到输出的映射是非线性的，而隐含层到输出收稿日期：2005—08—29；修订日期：2007—01—30基金项目：国家自然科学基金项目(60325311、60534010、60572070)；国家教委博士点基垒项目(2001045023)；沈阳市自然科学基金项目(1022033—1

7、—07)作者简介：张明君(1966一)，女，博士，教授，从事模糊控制理论与应用等研究；张化光(1959一)，男，博士后，教授，博士生导生．从事复杂系统的模糊白适应控制、非线性控制、混沌控帝】等研究。万方数据184电机与控制学报第11卷层的映射是线性的，从而大大加快了学习速度，还可避免局部极小点问题”o，适用于系统建模和控制。其中，采用RBF网络进行非线性系统控制的实例见文献[12—14]．上述文献中RBF网络参数的选择均基于专业经验。文[4，9一11]实现了RBF神经网络的非线性系统建模；文[6]采用标准遗传算法优化RBF神经网络控制器的参数；文[7]实现了

8、基于虽优保留策略遗传算法的RBF网络预测控制。本文提