基于遗传算法的城域交叉路口两级模糊控制

分级模糊控制能有效减少模糊规则数,易于提取模糊规则,适合于交通状况复杂的城域交叉路口的交通控制,但它存在难以由人工合理定义全部模糊隶属度函数的问题.为此,提出了一种面向城域单交叉路口的自适应两级模糊控制系统,并采用遗传算法对两级模糊控制器中模糊隶属度函数进行优化调整.该控制系统具有分级模糊控制的优点,同时可以让模糊隶属度的选取更为合理,使模糊隶属度函数在不同交通情况下自适应地变化,从而改善控制效果.对一个两相位孤立交叉口进行仿真.结果表明该法能有效降低通行车辆在交叉口的平均等待时间.     

基于遗传优化的图像增强模糊算法

将协同进化遗传算法(CGA)应用于图像增强的模糊算法优化,以优化模糊逻辑处理效果.在CGA算法中,同时优化选择了模糊逻辑规则、最佳隶属度函数和优化了隶属度函数的参数.通过具体图像处理实验,在客观评价上证明了本方案的有效性.     

用遗传算法直接从数据中提取模糊规则以逼近任意非线性函数

提出一种用遗传算法直接从输入输出数据中提取模糊规则以逼近任意非线性函数的方法。该方法首先把输入空间进行模糊划分，然后用遗传算法优化各隶属函数的参数，最终得到一组模糊规则，它们能以非常高的精度逼近非线性函数。仿真结果和置信度检验证明了该方法的有效性。此外，该方法能方便地用于模糊控制器的设计和自适应调整     

基于免疫遗传算法的模糊优化控制及其仿真

提出了一种记忆细胞精英抗体遗传策略,能强化免疫系统的记忆功能和抗体浓度调节机制,从而使免疫遗传算法更快速、稳定地收敛到全局最优点.在模糊规则和隶属度函数联合编码基础上,通过上述改进型免疫遗传算法实现模糊控制器参数的同步优化.另外,由于模糊规则库和隶属度函数通常都具有对称的特点,控制器优化时可将搜索空间减半,从而使稳定性、收敛性得到显著提高.将这种新型模糊优化控制方法应用于过热汽温控制系统进行仿真,结果表明可以获得非常满意的闭环控制效果.     

一种用于纤维增强复合材料微观结构图像目标识别的改进模糊分类系统建模方法

提出了一种改进的模糊分类系统的建模方法,采用模糊C均值聚类完成初始模糊分类系统的设计.提出改进的模糊规则置信度计算方法,对隶属函数和模糊规则相似度进行检测,剔除模糊规则中的冗余信息,利用遗传算法进行模糊分类系统的优化,提高系统的精确性和解释性.仿真结果证明了方法的有效性,对纤维图像的分类结果显示,该方法能获得与手工分类基本一致的分类结果.     

遗传算法优化的非线性钢结构模糊控制研究

采用遗传算法优化模糊控制算法的隶属函数及比例因子,通过压电变摩擦阻尼器实现减少非线性钢结构的地震响应。采用双输入单输出的模糊控制器,选取结构的层间位移的绝对值、层间速度的绝对值作为模糊控制器的输入变量,输出变量为作用电压,选取三角形函数作为输入、输出变量的隶属度函数,使用遗传算法对隶属函数及比例因子做出优化。以3层非线性钢结构地震响应为例,分别对模糊控制算法及遗传算法优化后模糊控制算法进行数值分析,结果表明:经遗传算法优化后的模糊控制,进一步降低了非线性钢结构的加速度和位移等响应。     

一种使用遗传算法生成模糊控制器的方法

提出一种使用遗传算法生成模糊控制器的方法．设计人员只需设置性能指数或适值函数,而模糊规则的数目、隶属函数的参数以及模糊控制器的规则都可通过遗传算法自动生成．描述了一种具有局部优化机制的遗传算法,给出的应用实例表明该算法具有良好的适用性     

锅炉汽包水位的模糊预测控制

针对锅炉汽包水位的强非线性及虚假水位现象,研究了基于模糊模型的预测控制方案.在模糊建模中,采用模糊聚类法求取规则前提部分模糊集合的隶属函数,采用相似性算法清除冗余模糊集合,以获得规则简化、具有良好逼近能力的模糊模型.为了解决非凸优化问题,采用遗传算法进行目标函数优化;结合预测控制的特点,设计了适合于预测控制的遗传算法.试验结果证明了该方案是有效的.     

一种使用遗传睡法生成模糊控制器的方法

提出一种使用遗传算法生成模糊控制器的方法，设计人员只需设置性能数或适值函数，而模糊规则的数目，隶属函数的参数以及模糊控制器的规则都可通过遗传算法自动生成。描述了一种具有局部优化机制的遗传算法，给出的应用实例表明算法具有良好的适用性。     

智能火力/飞行综合控制系统研究

本文设计了基于遗传算法和模糊逻辑控制的智能火力/飞行综合控制系统(IFFC),设计了采用论域自调整的模糊控制器,给出了控制器输入输出的隶属函数,设计了相应的规则库.并在此基础上进一步利用遗传算法对模糊控制器进行优化设计,给出了遗传算法各个参数的选择原则.仿真结果表明,基于遗传算法和模糊逻辑的智能火力/飞行综合控制系统具有良好的控制效果,在综合火力/飞行控制系统的设计中颇有应用潜力和前景.     

用遗传算法划分模糊量的语言变量覆盖范围

在模糊控制器设计中．模糊规则的确定以及模糊变量隶届函数的选取都是非常重要的，隶属函数的形状、模糊划分的覆盖范围对模糊推理有很大影响。本主要介绍在模糊规则确定时用遗传算法划分模糊量的语言变量覆盖范围，利用调整已给定形状下隶属函数参数的方法改变各语言变量的语言值所覆盖范围，以模糊控制器的推理结果与专家经验控制结果的方差最小作为遗传算法进行优化的目标函数。     

基于遗传算法优化的模糊PID控制研究及其仿真

提出了一种基于遗传算法优化的模糊PID控制系统：采用遗传算法优化模糊控制中的隶属函数和控制规则,进一步完善了模糊PID控制器的性能,提高了系统的控制精度。并对优化后的模糊控制器进行了Matlab仿真研究,结果表明：经过优化后的控制器明显地改善了控制系统的动态性能,能使系统达到满意的控制效果,对进一步应用研究具有较大的参考价值。     

遗传算法优化的无刷直流电机模糊PID控制器设计

设计一种基于遗传算法优化的模糊PID(比例-积分-微分)控制器GFPC（genetic algorithm based fuzzy PID controller）, 以提高无刷直流电机的工作稳定性. GFPC通过模糊控制器整定PID的比例、积分和微分系数, 并采用改进的遗传算法对模糊控制器的隶属度函数和模糊规则进行优化, 以改善无刷直流电机的控制效果. 通过对比实验对该方法进行测试, 结果表明, GFPC具有更好的稳态性能和动态品质, 且自适应能力与鲁棒性更强.     

遗传算法优化的无刷直流电机模糊PID控制器设计

设计一种基于遗传算法优化的模糊PID(比例-积分-微分)控制器GFPC（genetic algorithm based fuzzy PID controller）, 以提高无刷直流电机的工作稳定性. GFPC通过模糊控制器整定PID的比例、积分和微分系数, 并采用改进的遗传算法对模糊控制器的隶属度函数和模糊规则进行优化, 以改善无刷直流电机的控制效果. 通过对比实验对该方法进行测试, 结果表明, GFPC具有更好的稳态性能和动态品质, 且自适应能力与鲁棒性更强.     

运用MATLAB实现基于遗传算法自修正的模糊控制理论的仿真

将遗传算法引入模糊控制的理论研究中,利用遗传算法对模糊控制输入隶属度函数进行在线自调整,并运用MATLAB语言实现对一个典型三阶系统的仿真,结果显示了该方法的有效性和实用性.     

模糊神经网络自动生成隶属函数的MATLAB实现

模糊控制是人工智能的一重要研究领域,将遗传算法、神经网络用于模糊控制,可实现模糊规则的在线修改和隶属函数的自动更新,使模糊控制具有自学习和自适应能力.用遗传算法优化具有全局性的隶属函数参数,一方面提高模糊控制的性能;另一方面也充分利用了操作人员的操作经验.本文用MATLAB语言编程来实现隶属函数的自动更新.仿真结果表明,用遗传算法来离线优化隶属函数是切实可行的.     

基于计算智能的模糊规则自动生成

介绍模糊控制开发系统中隶属函数编辑、模糊规则生成与优化、目标代码生成的原理和功能,提出了基于多层感知器网络、五层模糊神经网、遗传算法的模糊规则自动生成算法,并给出各算法特点和结果分析     

一种基于遗传算法的模糊神经网络控制器的设计

提出了一种基于遗传算法的模糊神经网络控制器的设计.该设计通过改进的遗传算法实现了控制规则和隶属函数的优化.算法中引入了优良模式自学习算子,改善了遗传算法的性能.通过对典型的非线性对象CSTR控制,仿真结果表明该方法是有效的.     

基于遗传算法的水轮发电机组模糊调速器的研究

针对水轮机调节系统模糊控制存在的问题 ,结合遗传算法在水轮机组控制中的应用现状 ,提出了一种采用遗传算法在线优化模糊隶属度函数的方法。仿真结果表明 ,该方法可以自适应地跟踪控制对象的参数变化 ,有效地对模糊控制器进行在线优化 ,从而为水轮发电机组的在线智能控制提供了一条有效途径     

改进遗传算法求解防空作战WTA问题

武器目标分配问题是防空作战指挥控制的核心和关键。针对求解防空作战WTA存在容易早熟和收敛较慢的问题,提出了一种改进遗传算法。引入直觉模糊集理论,定义了WTA问题的目标函数和约束函数的隶属度和非隶属度函数,通过"最小最大"算子构建了直觉模糊WTA问题模型;针对遗传算法中变异概率固定的竞争和子代种群缺乏父代优良个体的问题,采用自适应变异概率和模拟退火Meta-Lamarckian学习策略改进算法,并求解防空作战WTA问题,与其他算法进行仿真比较,结果表明改进遗传算法求解防空作战WTA的有效性。