论文部分内容阅读
提出了使用遗传算法，求解控制器参数的最优设计问题，使控制对象（含有不确定非线性参数及非线性干扰）响应追踪参考模型输出，并通过一个具体数值例，说明该方法的有效性。
基于遗传算法的模型输出追踪控制系统的最优设计
【摘 要】
：
提出了使用遗传算法，求解控制器参数的最优设计问题，使控制对象（含有不确定非线性参数及非线性干扰）响应追踪参考模型输出，并通过一个具体数值例，说明该方法的有效性。
【机 构】
：
林业大学(哈尔滨)
【出 处】
：
第四届全国青年管理科学与系统科学研讨会
【发表日期】
：
1997年期
其他文献
首先简要地介绍了遗传算法及各种改进，然后基于面向对象的设计思想，提出了一种可行的遗传算法工具包的实现方案，详细说明了其中两个基本类：染色体类和进化物种类的结构。并将遣传
采用 晕的遗传算法(MGA)对文[1]的模糊辨识参数进行优化.仿真结果表明，该方法 完全有效.
该文将遗传算法用于模糊系统的建模中，提出了一种具有很强化能力的模糊规则生成算法，为智能系统获得模糊规则提供了一种方法，将此方法应用到天气预报中实验表明此算法具有很强的
为了提高模糊控制器的适应性，该文提出了一种ＧＡ－Ｆｕｚｚｙ自适应控制结构，将模糊控制器的调整因子α和积分系数β作归一化处理，用遗传算法优化α和β，以适应各种环境的变化，住址结果表明，ＧＡ－Ｆｕｚｚｙ自适应
根据国家科委重点攻关课题SBF的研究，该文阶段性地针对传统教学、现代教学的一些规律和特点，提出了模糊遗传算法的某些概念及运用这些算法模拟人类“实时反馈”、“高智能”的
该文提出了一种基于遗传算法优化的工程整定模糊PID控制器。首先根据工程整定方法简化PID公式，然后利用GA优化模糊查询表和其他相关参数。仿真实验表明，经GA优化后的工程整定模
该文针对自动控制的特点，提出了一种适应于自动控制的遗传算法，并将其应用于模糊控制系统的自适应研究。计算机仿真结果表明，控制效果得到明显提高。
该文采用一种改进遗传算法，进行模糊控制器设计。该算法通过在编码方面所做的改进，可删除冗余的规则，实现控制器结构优化，通过在群体规模选取中采用一种新的采样学习技术，实现了算
该文在模糊系统的变节点自适应模糊神经网络实现的基础上，提出一种分层混合GA优化算法。该算法利用GA对庞大的模糊规则基进行提取和约简，并用传统方法估计隶属函数参数和结论参