改进的免疫遗传算法在优化问题中的应用

基于生物免疫系统原理,对人工免疫系统进行研究,提出了改进的免疫遗传算法.该算法的选择算子采用基于浓度和适应度的自适应式选择策略;引入免疫算子,抑制其优化过程中出现的退化现象.将改进的免疫遗传算法应用于TSP组合优化问题,仿真结果表明了该算法的有效性.     

在基于二阶Adaline网络的广义预测极点配置控制器

为了解决实际应用中非线性被控过程的预测控制问题,把神经网络、广义预测控制和极点配置技术融为一体,提出一个新型自适应神经网络广义预测极点配置加权控制器(GPPWC)。首先提出非线性被控过程的二阶自适应线性神经元(Adaline)网络模型,然后给出基于二阶Adaline网络的GPPWC。仿真结果表明该方案的有效性。