模糊遗传算法的研究与实现

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时间:2019-02-28

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1、中国科学技术大学硕上学位论文摘要摘要生物进化是以自然选择“优胜劣汰,适者生存”为基础的,生物“进化”的这种优化思想不仅仅存在于生命科学的学习研究中,它还广泛的适用于众多的工程领域里。遗传算法是一种基于生物界自然选择原理的优化搜索方法。遗传算法在计算机上模拟生物的进化过程和基因的操作,并不需要对象的特定知识,也不需要对象的搜索空间连续可微的,它具有全局寻优的能力,能很好的解决一系列工程优化问题。现代科学技术的迅速发展和进步,对算法又提出了新的更高的要求。为了改善遗传算法自身存在的不足,人们又将它和其他一些算法结合起

2、来形成新的改良算法。本文主要是对遗传算法与模糊控制相结合进行了研究和设计。文章共分为六童。第一章绪论,概述了本课题背景资料,先简要介绍了智能控制的发展,然后在对模糊控制系统和遗传算法进行研究的基础上,提出模糊控制系统和遗传算法相结合的思想,最后概要了本文所做的主要工作,即对模糊遗传算法的研究、设计及实现。第二章遗传算法,对遗传算法的特点、算法构成要素以及实现方式和步骤进行了研究,其中重点讨论了遗传因子对遗传算法模式和结果的影响,为后面章节提出动态遗传因子的模糊遗传算法做下铺垫。第三章模糊控制,从模糊逻辑控制的原理

3、着手,对模糊控制的思想、控制器的设计进行了必要的研究,为后面章节遗传算法中因子的可模糊调整打下理论基础。第四章模糊遗传算法,通过前面章节对遗传算法和模糊控制的研究,本章讲述了模糊遗传算法的概念和思想:重点对模糊遗传算法的设计,即根据算法的实际操作情况,对遗传算法中的交叉率和变异率,用模糊逻辑控制对其进行动态的模糊变化处理;对模糊遗传算法的算法进行了描述及其实现了程序的设计:最后通过性能测试函数仿真,得到了满意的效果。第五章模糊遗传算法的PID优化,把前面的研究运用到一个二阶对象的过程控制中进行了matlab仿真试

4、验,得到了很好的效果;最后还利用试验的水箱液位控制资源,对模糊遗传算法的PID优化效果做了进一步的具体试验,结果表II中国科学技术大学硕士学位论文摘要明用它对PID控制器参数进行优化,以改善其控制的性能,提高控制效果、安全和经济效益。和以往的算法比较,试验也最终表明了模糊遗传算法的广泛性、优越性和实用性,可以在众多的工程优化中加以应用。第六章本文的工作总结,综述了论文所做的主要工作。模糊遗传算法是一种新型的优化算法,它是用模糊控制和遗传算法相结合的产物。它不仅保留了遗传算法原有的优点,还能改善遗传算法在解决大规模

5、复杂问题时,遇到收敛速度低、误导性和过早收敛(早熟)等的问题。模糊遗传算法的优化技术适用于许多工程上的优化。关键词:遗传算法,模糊控制,模糊遗传算法,PIDIII中国科学技术大学硕士学位论文ABSTRACTThebiologicalevolutionisbasedon”thesurvivalofthefittest”ofnaturalselection,thiskindofoptimizationthoughtthatthelivingbeings’’evolve’’notmerelyexistsintheres

6、earchofstudyingoflifesciences,Itissuitablefornumerousprojectfieldsthatitisstillextensive.Thegeneticalgorithmisthatakindofoptimizationbasedonnaturalselectionprincipleoflivingnaturesearchesforthemethods.OperationofsimulationbiologicalevolutioncourseandgeneOrlth

7、ecomputerofthegeneticalgorithm,needsearchoftargetspacelittleveryinsuccessionneitherneedthetarget’Sspecificknowledge,nor,ithavetheoverallsituationseekexcellentability,canveryfinesettlementaseriesofprojectoptimizetheproblem.Rapiddevelopmentandprogressofthemodem

8、scienceandtechnology,haveputforwardnewhigherdemandtothealgorithmagain.Forimprovegeneticalgorithmdeficiencythatoneselfexist,peopleisitformthenewimprovementalgorithmtocombineitandsomeothera

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