模糊神经网络控制系统优化的实整数混合编码遗传算法

本文提出了采用实数整数混合编码的遗传算法来优化模糊神经网络控制系统的方法,内容包括：增益、输入和输出变量、控制规则的编码、解码、交叉算子和变异算子以及系统优化的实施步骤。用此方法,可以优化确定系统输入和输出变量的隶属函数以及模糊控制规则,此外,针对框架结构地震反应的主动控制,采用本文方法优化建设了模糊神经网络控制系统,并进行了仿真试验和分析。结果表明,本文方法优化的控制系统具有很好的控制效果,而且优于LQ控制算法。     

结构模糊控制规则优化生成的遗传算法

本文采用实数个体编码解码、两点交叉、两点变异、保留最优个体的模糊遗传算法对模糊控制规则进行优化;其次,对三层框架结构的模糊遗传算法控制进行了仿真实验,同时,与经验规则的模糊控制效果进行了比较;最后,对结构模糊遗传算法的鲁棒性进行了仿真试验,进一步验证了本文所提方法的可行性和有效性.