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基于多种群遗传算法的模糊控制系统优化设计
中文名称: 基于多种群遗传算法的模糊控制系统优化设计
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论文编号: 4142896收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: The Optimization Design of Fuzzy Control Systems Based on Multi-population Genetic Algorithms
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 控制理论与控制工程
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 遗传算法 双种群 模糊控制系统 复数编码 压缩因子
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文摘要: 遗传算法是一种自适应、启发式、群体型、概率性、迭代式全局收敛算法,利用遗传算法的良好的搜索特性来优化模糊控制器,可以取得很(略).本文采用改进的多种群遗传算法来优化隶属函数和控制规则. 本文先对传统的双种群遗传算法进行了归纳和分析,得出一般双种群遗传算法的基本结构和特征,在(略)了一种改进双种群遗传算法(CGDPGA):种群内部引入复数编码策略和仿田忌赛马的分组交叉算子来拓展个体基因包含的信息量,增强了群体中个体的多样性(略)黄金分割率的个体移民方式来加快收敛,增强算法的寻优能力,避免算法陷入早熟的困境.通过选取两个经典函数对改进后的算法进行测试,实验结果表明:与一般的双种群遗传算法相比,改进后的算法在最佳解的精确度和搜索成功率上都具有一定的优越性.并将此改进算法用于优化模糊控制器的隶属度(略)子和比例因子来实现模糊控制器的全面优化.Matlab仿真结果显示,与传统双种群遗传算法相比,本算法具有更强的进化能力,优化后的模糊控制器控制效果良好.(略)种群算法的基础上,本文进一步提出了等级三种群遗传算法(GTPGA):算法模拟生态环境中食物链的能量传递方式构造进化链,将种群分为...
Genetic algorithm (GA) is a kind of convergent algorithm with self-adaptatio(omitted)tion, colon(omitted)lity, and iteration on whole range. Optimizing FC using GA’s good search characteristics may obtain better con(omitted)ts. In this paper the improved poly-population genetic algorithms are applied to optimize membership functions and control rules. Firstly, this paper conc(omitted)analyzes the general dual-population genetic algorithm for the basic structure and charact(omitted)based on this prop...
目录:
摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
创新点摘要第7-10页
第1章 前言第10-16页
  ·研究背景与意义第10-11页
  ·模糊控制的起源和研究现状第11-13页
  ·遗传算法优化模糊控制器现状第13-15页
  ·本文的主要研究思路与结构第15-16页
第2章 模糊控制基础理论第16-25页
  ·模糊控制的数学基础第16-20页
    ·模糊集合与隶属函数第16-19页
    ·模糊关系与模糊矩阵第19页
    ·模糊逻辑与模糊推理第19-20页
  ·模糊控制系统与模糊控制器的设计第20-25页
    ·模糊控制系统原理第20-21页
    ·模糊控制器的设计第21-25页
第3章 遗传算法基础理论第25-36页
  ·遗传算法的基本原理第25-26页
  ·遗传算法的基本操作第26-34页
    ·参数的编码第27-28页
    ·初始群体的选取第28页
    ·适应度函数的设计第28-30页
    ·遗传操作算子第30-33页
    ·遗传操作参数设定第33-34页
  ·标准遗传算法运算流程第34-36页
第4章 双种群遗传算法对模糊控制器的优化第36-54页
  ·双种群遗传算法第36-41页
    ·典型双种群结构第36-39页
    ·一般双种群遗传算法第39-41页
  ·算法改进策略第41-42页
    ·复数编码方案第41页
    ·田忌赛马的分组交叉方式第41-42页
  ·模糊控制中待优化问题介绍第42-43页
  ·利用CGDPGA 优化模糊控制器的实现第43-48页
    ·参数的编码方式第43-45页
    ·初始种群的生成方式第45-46页
    ·交叉算子第46页
    ·选择算子第46页
    ·变异算子第46-47页
    ·适应度函数第47页
    ·个体移民第47-48页
  ·CGDPGA 算法操作步骤第48-49页
  ·数学算例测试第49-51页
  ·模糊控制器优化仿真第51-54页
第5章 等级三种群遗传算法对模糊控制器的优化第54-74页
  ·GTPGA 算法思想第54-55页
  ·GTPGA 算法实现第55-62页
    ·参数的编码第55-58页
    ·初始种群的产生第58-59页
    ·选择算子第59页
    ·交叉算子和变异算子第59-61页
    ·进化终止规则第61页
    ·动态适应度函数第61-62页
  ·GTPGA 步骤第62-63页
  ·基于GTPGA 的二阶系统仿真研究第63-68页
  ·基于GTPGA 的倒立摆系统的模糊控制第68-74页
    ·一级倒立摆系统的数学模型第68-69页
    ·模糊控制器的设计第69-71页
    ·一级倒立摆系统的仿真研究第71-72页
    ·一级倒立摆系统的实时控制第72-74页
结论第74-75页
参考文献第75-78页
发表文章目录第78-80页
致谢第80-81页
详细摘要第81-87页
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