基于遗传算法的统一混沌系统的同步研究

混沌同步是当代非线性与控制学科中的一个热点问题.统一混沌系统为研究对象,将遗传算法和反馈同步法相结合,在同步混沌的过程中,针对反馈同步法在整定反馈增益矩阵时存在的困难,利用遗传算法对反馈增益矩阵进行动态地调整优化.还通过遗传算法使响应系统中的参数收敛于驱动系统中的未知参数.数值仿真实验表明,在驱动系统参数未知的情况下,响应系统能在短时间内或仅通过单个反馈增益变量实施反馈实现与驱动系统的同步,且其参数也能收敛于驱动系统中的未知参数.从而说明,文中所述方法的有效性.     

用遗传算法引导混沌轨道

提出基于遗传算法引导混沌轨道的方法，目的是使混沌系统在小扰动作用下能迅速从某一初始点到达目标点。通过仿真证明，用此方法引导混沌Ｈｅｎｏｎ系统轨道效果良好。     

自适应方法控制混沌超混沌系统同步的研究

本文采用面向在适应控制地四阶混沌、超混沌系统的同步控制回顾进行了研究。理论分析及计算机模拟表明：只有选择使系统可控的控制参数、同步控制才有可能实现,进行超混沌系统同步控制时,组合系统的条件Ｌｙａｐｕｎｏｖ指数大于零敢可以实现同步控制。     

基于遗传算法的混沌系统模糊控制

本文提出一种基于遗传算法的自学习模糊控制方法控制混沌系统。用一种改进的遗传算法学习模糊控制器的隶属度函数，以改善２模糊控制器的性能，使其感到良好的控制效果。用此方法控制Ｈｅｎｏｎ系统的混沌行为，效果良好。     

连续混沌系统自适应同步控制器设计

本文设计了一种能实现连续时间混沌系统同步的自适应连续控制器．无论驱动系统 处于何种状态,在自适应连续控制器的控制下都可使响应系统按照驱动系统给定的轨道演化 ．该自适应连续控制器对系统参数不匹配及噪声干扰具有一定的鲁棒性．最后以蔡氏电路混 沌系统为例进行的数值仿真说明了本文提出方法的有效性．     

混沌同步研究进展综述

对近年来混沌同步研究的进展进行了简要综述,包括混沌同步的各种定义以及同步研究中对混沌系统的分类、混沌同步的研究路线与常用方法、以及混沌同步研究的各种结果等等。最后,指出了混沌同步研究现有文献中的一些值得注意的问题。     

基于混沌遗传算法的PID参数优化

随着计算机技术的飞跃发展和人工智能技术渗透到自动控制领域,各种先进PID控制器参数整定方法层出不穷,给PID控制器参数整定的研究带来了无限活力和契机;然而很多先进的PID参数整定方法并没有像预期的那样产生完美的控制效果.将遗传算法和混沌优化方法智能集成,利用混沌序列的"遍历性、随机性、规律性"的特点生成初始种群,在遗传操作中加入混沌细搜索,大大提高了局部搜索能力,能有效防止遗传算法陷入局部最优和发生早熟现象,仿真表明,混沌遗传算法优化结果相当理想,效果令人满意,优于常规的遗传算法.     

超混沌系统同步非线性反馈控制

在将超混沌系统的控制、同步及反同步问题统一处理的基础上,给出了一种可实现超混沌系统同步的非线性状态反馈方法。该方法以非线性系统的线性化方法和极点配置理论为基础,把控制律分解为非线性和线性两部分之和,使超混沌系统得以控制、同步和反同步。对超混沌Newton-Leipnik系统的仿真实验表明了控制策略的有效性。     

基于统一混沌系统的广义同步

利用广义同步的方法 ,研究了统一混沌系统的同步控制 .使用混沌遮掩的方法进行了数值仿真实验 .结果证明了统一混沌系统广义同步的有效性 指出了其应用前景.     

超混沌系统自周期轨道链接式控制

基于混沌同步和周期轨道理论提出一种超混沌系统自周期轨道链接式控制法。从超混沌系统状态变量的时间序列中提取周期轨道并用于对系统的实时控制,可使混沌系统稳定运行于某一周期轨道。将提周期轨道经链接组合后用于系统控制,可得到大量的大周期轨道。对4阶蔡氏电路进行数字仿真实验,获得了满意的结果。     

基于混沌免疫遗传算法整定PID参数

针对传统免疫遗传算法PID参数整定速度慢的缺点,通过引入了混沌增殖思想和隔离小生境技术,结合免疫遗传算法的特点,设计了一种智能的PID参数整定方法。该方法利用混沌增殖对初值的敏感性以及随机性、遍历性、规律性,使免疫遗传算法能够更加有效地跳出局部收敛区域而以更快的速度向全局最优值收敛,进而较好地处理了通常遗传算法中遇到的“早熟”问题。通过隔离小生境技术的引入使得子种群的进化不仅同整个种群的进化密切相关,还有自身进化的独立性,这有利于种群个体多样性的保持。通过实际PID参数整定的例子,结果表明该算法能明显改善免疫遗传算法的收敛性能,搜索效率也得到了显著提高。     

基于同步的自治系统参数识别

对一自治系统的参数识别与异同步进行研究．基于稳定性理论设计参数识别器与系统同步器,用于不确定自治系统与Rossler系统,并理论证明所设计控制器能够使受控误差系统全局渐进稳定到同步误差系统的零点,表明该方案的可行性．数值仿真表明,在设计参数识别器与系统同步器作用下不确定自治系统与Rossler系统可实现同步,所有参数得以识别．     

基于参数自适应方法的统一混沌系统的同步控制

采用参数自适应控制方法，根据Lyapunov稳定性原理，通过构造适当的控制函数和设计参数的自适应控制律，分别实现了系统在不同确定参数和相同不确定参数两种情况下的统一混沌系统的同步导出在这两种情况下的统一混沌系统能实现同步的充分条件.相同不确定参数情况下的同步系统控制器结构更简单、同步性能更优．数值仿真证明了该方法的有效性．     

Chaotic synchronization in the presence of disturbances based on an orthogonal function neural network

Chaos synchronization problems are addressed in this paper. For chaotic synchronization systems with uncertainties and external disturbances, an orthogonal function neural network is used to achieve the synchronization of chaotic systems. Legendre orthogonal polynomials are selected as the basis functions of the orthogonal function neural network. An adaptive learning law is derived to guarantee that the tracking errors are bounded using Lyapunov stability theory. Simulation results show the efficiency of the proposed scheme. Copyright © 2008 John Wiley and Sons Asia Pte Ltd and Chinese Automatic Control Society     

基于遗传算法的多用户检测技术分析

CDMA移动通信系统中的最优多用户检测问题是一个NP完备组合优化问题,遗传算法是求解这类问题的有效方法。通过分析CDMA系统多用户检测模型,对几种基于不同遗传算法的多用户检测方法的检测性能进行了实验仿真。仿真结果表明：基于多种群并行进化的分布式遗传算法更适合于多用户检测技术,具有较低的误码率和较强的抗远近效应能力。     

分数阶超混沌系统的模糊控制和同步

采用分数阶T-S模糊模型对分数阶超混沌系统建模,采用并行分布补偿方法设计模糊控制器,通过适当设置状态反馈矩阵使得闭环极点位于稳定区域内,从而保证闭环系统满足渐近稳定性条件,通过设置同步状态反馈矩阵实现两个具有不同初始条件的分数阶Rossler超混沌系统的同步,数值仿真结果表明该方案的效果十分理想。     

统一混沌系统的自适应控制同步

基于Pecora-Carroll混沌同步原理和参数自适应控制策略,提出一种单参数统一混沌系统的自适应同步控制方法;推导出实现不同参数、不同初值的两统一混沌系统同步的参数自适应控制律和同步条件;研究了确定控制常数边界和范围的方法,并讨论了控制常数对同步性能的影响.理论分析和数值仿真表明,选择合适的控制常数,可实现两统一混沌系统的大范围渐近稳定同步.     

基于改进遗传算法的最小生成树算法

以图论和改进遗传算法为基础,提出了一种求最小生成树的遗传算法。该算法采用二进制表示最小树问题,并设计出相应的适应度函数、算子以及几种控制策略,以提高执行速度和进化效率。传统算法一次只能得到一个候选解。用该算法对其求解,可以在较短的时间内以较高的概率获得多个候选解。应用实例表明该算法优于传统算法。