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本文将数据挖掘(高斯过程回归建模)和智能进化算法(GA,NSGA-Ⅱ)进行结合,用于解决优化函数未知的昂贵区间多目标优化问题.首先利用高斯过程对采用中点和不确定度表示的未知目标函数和约束函数进行建模,由于相关性和准确性是区间函数模型的两个必备条件,故提出一种融合多属性决策的双层种群筛选策略,并将其嵌入到遗传算法求解高斯模型参数的过程中,第1层根据相关性属性排除候选解集中部分劣解,第2层根据准确性属性排除候选解集中其余超出种群规模的劣解,两属性的权重系数决定两层排除劣解的比例.然后将所建模型作为优化对象的代理模型引导区间NSGA-II算法优化求解,从而获得所需的Pareto前沿. 相似文献
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模糊控制在退火炉炉温控制中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
根据退火炉炉温控制的特点,设计并比较了传统PID控制器、模糊PI控制器、史密斯-模糊控制器和参数自校正模糊控制器的性能及控制效果,最后确定了最适于该系统的模糊-PI控制器。 相似文献
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本文将后悔理论方法用于解决三参数区间数多属性决策问题.首先,提出一种将三参数区间数转换为两参数区间数的方法,避免了传统三参数区间数在大小比较方面不确定信息的遗失.其次,依据两参数区间数决策信息计算不同状态下备选方案及正理想方案各属性的效用值,从而可得各备选方案的后悔–欣喜值及综合感知效用值.然后,针对权重范围已知的情况,通过构建备选方案综合感知效用最大化优化模型求得属性权重;针对权重信息完全未知的情况,提出一种基于注水原理的属性权重求解方法.最后,利用属性权重加权求和方法得到备选方案综合效用值,从而通过比较综合效用值得到方案的排序结果. 相似文献
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为了使机械手系统在含有模型不确定项时具有良好的跟踪性能和较强的抗干扰能力,提出了一种间接自适应鲁棒预测控制。首先,针对机械手模型设计出非线性鲁棒预测控制器;然后,基于三次样条函数逼近控制律中因模型不确定性产生的未知项,并在控制律中引入一个D-控制项抑制外部干扰。理论证明了所设计的控制器能够使跟踪误差收敛到原点。仿真验证了所提方法的有效性。 相似文献