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提出了一种新型的混合算法并命名为混合杂草蝙蝠算法(Hybridize Invasive Weed Optimization with Bat Algorithm,IWOBA),该算法在杂草算法的基础上利用蝙蝠算法的回声定位来解决每代种子逐步寻优的问题。其原理是利用种群速度和位置的不断更新,增加种群的多样性,从而达到提高种群的全局收敛性。最后利用6个测试函数对该算法和标准杂草算法进行测试比较。仿真结果表明,IWOBA能够有效克服原算法早熟、易陷入局部最优的缺点,可加快算法收敛速度,具有良好的鲁棒性。 相似文献
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InverseControlofNonlinearServoSystemBasedonNeuralNetworksWANGChanghongXULixinGAOXiaozhiZHUANGXianyi(王常虹)(徐立新)(高晓智)(庄显义)(Dept.... 相似文献
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针对基本果蝇优化算法在求解高维函数时存在求解精度低、迭代收敛速度较慢等问题,提出一种基于差分演化的果蝇优化算法。该算法将差分演化策略融合到果蝇优化算法中,对每代产生的群体进行变异、交叉、选择操作,增加种群的多样性,使其能更快、更有效地求解高维函数问题。对12个基准函数进行了仿真验证,结果表明,与基本的果蝇优化算法和差分演化算法相比,新算法在收敛速度、求解精度上都具有明显的优越性。 相似文献
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本文首先详细地阐述了遗传算法的原理和实现方法,并针对倒摆系统设计了遗传算法的求解方案,仿真实验结果表明,遗传算法可以有效地解决倒摆的平衡控制问题,文中给出了算法结构对于其它优化控制问题也有实际参考价值。 相似文献
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提出一种新型混合辨识算法HIA,以解决传统T-S模型辨识方法中所存在的不完全优化问题,如FCM与最小二乘法相结合的辨识方法就存在这样的问题.HIA通过将FCM、和声搜索算法以及最小二乘法相结合,并引入了误差反馈机制,以实现对所有参数的整体优化,并避免陷入局部极小点.论文将HIA应用到陀螺稳定平台的T-S模型辨识中,通过... 相似文献
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在传统T-S模糊模型的基础上,提出一种高次多项式T-S模糊辨识模型.将传统T-S模型规则后件中的线性模型用简单多项式模型代替,并进一步利用微粒群优化算法辨识规则后件参数.数值仿真表明:用该方案辨识得到的T-S模糊模型同传统的具有线性后件的T-S模型相比,能够显著减少模型规则条数而保持辨识精度不变,同时辨识时间也相应地缩短;且随着输入变量个数的增加,这一优势将更加明显. 相似文献
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针对模糊C-均值聚类算法(FCM)容易陷入局部极值和对初始值敏感的不足,提出了一种新的模糊聚类算法(PFCM),新算法利用粒子群优化算法(PSO)全局寻优、快速收敛的特点,代替了FCM算法的基于梯度下降的迭代过程,使算法具有很强的全局搜索能力,很大程度上避免了FCM算法易陷入局部极值的缺陷,同时也降低了FCM算法对初始值的敏感度。将该算法应用于汽轮机组振动故障诊断中,与电厂运行实际故障状态对照,仿真结果表明该算法提高了故障诊断的正确率。为汽轮机振动故障诊断方法的研究提供了一种新的思路。 相似文献
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一种文化鱼群算法及其在电机参数辨识中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对基本鱼群算法盲目搜索的问题,提出一种新的基于知识的带变异算子的人工鱼群算法。利用文化算法的框架,将鱼群算法嵌入到种群空间当中,构造适用于文化鱼群算法的新的影响函数。同时应用信念空间中的规范知识和情境知识通过影响函数指导人工鱼群算法中的进化步长和方向。通过高维多峰函数检验新算法的性能,最后将新算法应用于一台内置有执行器的鼠笼电机系统的参数辨识问题,得到了参数化的执行器-转子模型。仿真结果表明新算法与基本鱼群算法相比性能显著提高,并且能够有效地解决工程优化问题。 相似文献
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本文研究了前提不匹配的Tagaki-Sugeno(T–S)模糊时滞系统的镇定问题.与一般的T–S模糊时滞系统相比,该系统中模糊模型与模糊控制器拥有不同的模糊规则数与不同的隶属度函数.基于Lyapunov稳定性理论,通过引进新型积分不等式,给出了包含隶属度函数信息的镇定条件.本文提出的新方法充分考虑了隶属度函数的信息,同时得到了Lyapunov函数导数的最小下界,因此新的镇定条件比以往结果具有更小的保守性.另一方面给出前提不匹配的控制器设计方法,由于模糊控制器的隶属度函数可以任意选取,因此提高了控制器设计的灵活性.最后仿真实例证明了本文方法的有效性及优越性. 相似文献