蚁群算法在模糊控制器优化设计中的应用硕士论文

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1、江苏大学硕士学位论文蚁群算法在模糊控制器优化设计中的应用姓名：陈建良申请学位级别：硕士专业：控制理论与控制工程指导教师：朱伟兴20060601江苏大学额±学位论文摘要转统控翻是建立在系统豹精确数学模鳌蘩礁上豹，磊实际系统鬻裙存在复杂性、非线性、时变性、不确定性等问题，难以获得精确数学模型。作为智能控制的一种薪技术，模糊控铡戳箕实现简荦、鲁棒往强、不依赖精确数学模墅等优点得到广泛应用。常规的模糊控肯4器设计由设计者通过总结专家的经验构成模糊控制规则。然而，在专家经验不完善，甚至个别经验不正确的情况下，得到的

2、模糊援则不能完全反映整令控割系统的本质特征。在这些1滤况下，透过饯纯冀法寒佬化模糊控制器的模糊规则，改善模糊控制器的性能，已经成为当前模糊控制成用豹重要漂遂。蚁群算法是近年来涌现出的一种新颖的优化算法，已被广泛且有效地应用到求解簸杂的筑合优化闷遂中。本文对蚁群算法进行了较为全蘅的分桥研究，并针对基本蚁群算法的收敛慢、容易停滞等不足，对蚁群算法的选择策略和信息索更新机制进行了改迸。采用确定性选择和随机选择相结合的方法改进了选择策略，增加了较优路径鲍被选壤率，有效缩短了搜索时问；采用售惑素浓度戆最大镶秘最小值

3、限制的方法改进了信息素更新机制，扩大了搜索空间。基于TSP的研究结果显示了本文瑟提出瓣改进箕法豹收效速度捩鞠搜索塞阉大瓣莛努毯麓。貘襁蕊则的确定是～个组合优化问题，本文尝试使用蚁群算法来优化得到模糊规则，并提窭了基于藏群算法熬模颧控潮器谯纯设计方法，实现模糊控翻规剃的鲁寻傀。系统阶跃响应的研究表明了缀自寻优得到的模糊控制器具有较好的动态性能积稳态性能。对寻优所得的模糊控制器的鲁棒饿分析表明，该模糊控制器具有较强的鲁挎性，充分体现了模糊控制的优点。关键词：优化模糊控制器，蚁群算法，模糊规则辨识，Visual

4、C¨仿真江苏大学硕士学彼论文ABSTRACTTraditionalcontrolisconstitutedbasedontheaccuratemathematicsmodel．Buttherealsystemhasitspropertiessuchascomplexity，non*linear,realtime，indeterminateandSOon．ItiShardtoobtaintheaccuratemathematicsmodel。Asanewtechnologyofintelligentcont

5、rol，fuzzycontroliswidelyusedforitsviauessuchaseasyrealization，robust．Theroutinemethodoffuzzycontrollerdesignistosnmexperts’experienceuptofuzzycontrolrules。However,thegainedfuzzyrulesearlnotreflecttheessencecharactersofthewholecontrolsystemwhentheexperts’e

6、xperienceisincomplete，andespeciallytheindividualexperienceisincorrect．Inthiscircumstance，itisallimportanttaskofapplicationindesignoffuzzycontrollertoimprovethecapabilityoffitzzycontrollerbyoptimizingthefuzzyrules．AntcolonyalgorillⅥnisanoveloptimizationalg

7、orithmwelledupinrecentyears，andhasbeenwidelyusedtosolvethecomplexcombinedoptimizationproblem．thepapermakesafullresearchtoit，andofferallimprovedalgorithminsteadofthebasicantsalgorithm’Sdisadvantagesuchasconvergenceslowlyandstagnancyeasily，etc．Thesimulation

8、oftheresearchshowsthatthisimprovedalgorithmhasafasterconvergencespeedandlargersearchspace，anditalsohasabetterresultofparameterimprovement，Tocon茚／q2rlfuzzyrulesisaissueofcombinedoptimizationproblem．Inthispaper,antcol