基于遗传算法的模糊控制器的优化和研究

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现代工业过程存在非线性、大滞后、时变和数学模型不确定等特征,采取传统的PID控制,很难达到理想的控制效果,因此有必要研究新的智能控制策略。目前,模糊控制、神经网络和遗传算法的融合正在控制领域显示出巨大的潜力。 遗传算法是一种能够在复杂空间进行全局优化搜索的方法,尤其是对于有多个参数的复杂问题的寻优非常有用。 模糊控制是智能控制的一个重要分支,并且它的最大特征是,能将操作者或专家的控制经验和知识表示成语言变量描述的控制规则,然后用这些规则去控制系
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