遗传算法在模糊控制规则优化中的实现

介绍了遗传算法的基本原理及实现步骤,结合气调温度模糊控制器的实例,讨论了其在模糊控制规则优化中的实现,即遗传编码、交叉运算和变异运算。该优化算法为模糊控制器的设计提供了一个正规的可遵循的方法。     

一种基于遗传算法的S盒优化设计

针对基本遗传算法"爬山"能力弱,有"早熟"特征,寻优效率比较低的不足,提出一种基于遗传算法的S盒的优化设计。在初始种群的生成过程中加入由先验知识产生的部分性能较优的S盒,在一定程度上提高收敛速度和收敛效果;在遗传算子操作中采用最优个体保存法选择策略,可以大大减少额外的计算量;采用Davis顺序交叉法进行交叉操作,引入进化逆转变异法进行变异操作,补偿群体中多样性易损失的不足,同时能够提高算法的搜索效率,加快收敛速度。仿真实验结果表明,本算法构造的S盒在密码学性能、收敛速度和适应度值方面都有很好的改善。     

一个基于遗传算法的入侵检测模型

通过对常见入侵检测模型的分析，在归纳相似的防御特征、抛弃具体的试验环境的基础上，提出了一种基于遗传算法的入侵检测模型，把选择算子、交叉算子和变异算子运用到模型设计之中，并采用仿真试验来模拟算子的运作．     

基于遗传算法和自适应的印刷色彩模糊控制

针对印刷过程中被控对象因受工作环境影响而具有大滞后性、模型不确定性和时变性的特点, 在满足色彩质量要求的情况下, 为了尽量减少印刷调整次数, 首先, 基于印刷色彩质量控制的理论模型设计了T-S型模糊控制器;然后, 采用遗传算法对模糊控制器的初始控制规则进行优化, 使初始控制规则更逼近理论模型;最后, 针对1次模糊控制产生的大误差提出了控制规则的自适应调整方法.实例分析证明:调整方案有效, 从理论上实现了对印刷机进行不超过2次的调整, 就可使色彩质量满足要求, 提高了系统的控制精度, 可用于指导实际印刷过程.     

改进的遗传算法及其仿真

从分析标准遗传算法存在的缺陷入手，提出了一种自适应选择交叉概率，变异概率以及交叉位置非等概率选取的改进的遗传算法并予以仿真，在仿真的基础上对标准遗传算法与改进遗传算法进行性能比较。     

基于遗传算法的雨水管道系统优化设计

建立了一个雨水管道系统优化设计模型，并应用遗传算法求解管网投资最小的最优设计方案，该方法以管段设计流速为决策变量，采用浮点数编码方式将优化问题的解表达为染色体，设计了相应的适应度函数、交叉算子和变异算子，与传统设计方法相比，遗传算法所得到的最优设计方案可比原设计方案节约投资19．38％。研究表明，应用GA进行城市雨水管道系统优化设计是一种可行且非常有效的新方法，不仅可以找到最优设计方案，而且可以为决策者提供多种优化设计方案，为进行方案评价和决策提供可靠依据。     

遗传算法在模糊控制规模优化中的应用

对于给出的一种模糊控制系统，基于遗传算法，对模糊规则进行了优化。并通过仿真表明，采用遗传算法寻优能获得较好的控制效果。     

基于参考模型的自适应模糊控制系统设计与仿真

参考模型自适应控制可以应用于各种不同类型的模糊控制系统。介绍了基于参考模型的自适应模糊控制系统的结构,设计了模糊自适应控制器,并进行了仿真。仿真结果表明,基于参考模型的自适应模糊控制系统有良好的控制性能。     

一种改进的基于进化阶段的自适应遗传算法

为改善遗传算法的优化性能,延长种群搜索过程,对基于进化阶段的自适应策略遗传算法进行了改进．改进的自适应策略不仅基于进化阶段,同时基于个体,特别是采用了自适应的适应值转换策略,大大降低了早熟的概率,保证算法能以较大的概率收敛到全局最优解．实验结果表明,该改进的算法确实延长了算法的搜索阶段,提高了算法的性能．     

一种自适应遗传算法研究

首先提出一个刻画进化种群多样性的函数，考虑种群多样性与进化代数的关系，提出一个作用函数，在此基础上，提出一种自适应遗传算法，该 算法中交叉和变异操作的点数随种群多样性函数和作用函而变化，多峰值函数优化结果表明，该算法可以有效地解决早熟收敛问题，更易达到全局最优解。     

基于遗传算法的自适应模糊调节器的设计

本文简要阐述了遗传算法和模糊控制的基本原理,并结合二者针对一个具体的随机非线性系统进行优化研究。文章设计了基于遗传算法的自适应模糊调节器。并在充分分析了量化因子对系统稳态性能和动态性能的影响的基础上,提出了一种智能调节量化因子的模糊控制算法,使系统具有更好的动态和稳态性能。文章利用此控制器对双线性模型进行了仿真,结果证明了其有效性。     

遗传算法在TSP问题中的应用

遗传算法是借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的全局的概率搜索算法,旅行商问题（TSP）是著名的NP问题,也是组合优化、计算机科学界经典的问题之一。本文简介了遗传算法的原理、设计方法和基本步骤,并着重用遗传算法对TSP问题进行近似求解。     

基于遗传算法的模糊隶属函数的优化

对于非线性和时变性的不确定系统 ,模糊控制是一种较有效的方法。但在模糊控制器的设计中存在两个瓶颈 :模糊变量隶属函数的确定和模糊控制规则的正确选取。遗传算法是模拟生物的进化现象 ,并采用自然进化机制来表现复杂现象的一种概率搜索方法。传统搜索方法解决不了的复杂问题 ,应用遗传算法却可以得到解决。将遗传算法引入到模糊控制器的设计中 ,根据已知的模糊控制规则 ,对模糊隶属函数自动寻优。以工业过程控制为对象 ,针对具有纯滞后二阶系统进行了计算机仿真 ,并进行了对比性研究。仿真结果表明 ,采用该方法可获得一个基于一定性能指标的最优或次优的隶属函数参数 ,且该模糊控制系统具有过渡过程的时间短、超调小等优点。     

发动机主动隔振系统模糊控制

介绍了厚型压电陶瓷作动器与被动悬置串联组成的汽车发动机主动悬置系统,分析了隔振系统的数学模型,采用参数自整定的模糊PID控制方法对系统进行了仿真研究,为实现汽车发动机振动主动控制提供了理论依据和具体实施方法.     

基于模糊免疫算法的变风量空调系统PID控制

由于变风量空调系统具有惯性大、时间滞后等特点,单独采用常规PID控制往往效果欠佳。本文借鉴生物免疫反馈机理和模糊控制理论,设计了模糊免疫PID控制器,将模糊免疫算法应用于室内温度控制环节,并运用模糊免疫PID控制技术对温室进行仿真试验。试验结果表明,控制环节的精度、鲁棒性、超调量及调整时间都得到较大改善。     

模糊蚁群优化算法在交通导航系统中的应用

为了能处理交通导航系统中的模糊信息,并且能快速的综合多种信息求解最优导航路径,将模糊逻辑推理技术与改进的蚁群算法相结合提出了一种新的算法——模糊蚁群混合优化算法。实验表明,该算法不仅能够处理导航系统中的各种模糊信息,并且能利用改进的蚁群算法快速求解最优导航路径。     

一种基于模糊遗传算法的隶属函数自学习方法研究

将传统遗传算法在模糊系统中进行了推广。研究了一种模糊遗传算法，给出了算法描述，一般性讨论，并在模糊控制器参数自适应整定问题中得到应用。仿真结果显示了其有效性     

一种基于模糊逻辑的城市单交叉口自适应信号控制

介绍一种实用的交叉口模糊控制方法，该方法不需建立复杂的数学模型．根据城市交通系统的实际情况，依据交叉口4个方向车流的来车信息，采用模糊控制方法，设计了模糊控制器，并对该控制器进行了仿真研究，结果表明该方法可以有效地改善交叉路口的通行能力，为优化城市交通控制提供了一种参考方法．     

基于模糊PID算法的培养箱温控系统设计

本文针对培养箱温度的时变非线性特点,提出了控制培养箱温度的方法,阐述了基于模糊PID算法的温度控制的基本思想,重点对仿人智能温度控制器的设计方法作了较详细的介绍。仿真实验表明,该控制算法比传统的PID控制精度高、响应快、稳态性能好。     

基于单片机的模糊PID控制双闭环直流调速系统研究

本文针对机床加工过程中需要高性能可控电力拖动和经常正反转运行的问题,设计了基于单片机的双闭环直流调速系统,采用模糊PID控制的方法,研究分析了模糊PID参数自整定的性能,通过仿真证明了该系统的有效性。