模糊控制规则库中优化参数获取方法的应用研究

本在讨论模糊控制规则确定方法的基础上，研究了模糊规则库中优化参数的获取方法，实际应用表明其方法是有效的。     

模糊控制规则库及其优化方法

本综述了模糊控制技术的研究与发展状况，对控制规则库的设计方法和优化策略进行了详尽的阐述，并对其发展趋势进行了讨论。     

一种优化模糊控制规则的新方法

提出一种新的优化模糊控制规则方法：首先把模糊规则参数化，在不同的输入偏差等级引入不同的规则调整因子α；再应用思维进化算法对其进行优化，以得到优化的模糊控制规则。这种方法解决了在没有专家经验的情况下设计模糊控制器的问题。仿真实例表明了这种设计方法的可行性和良好的控制效果。     

基于SAGACIA优化方法的模糊控制规则优化及其MATLAB实现

模糊控制规则的选择是模糊控制器设计的关键问题之一.将SAGACIA优化方法应用在优化模糊控制规则中,并在MATLAB中编程实现,应用该优化方法不像遗传算法那样要编码解码,并且按一定的概率接受劣解和变异,使得算法易于跳出局部最优,从而更有利于找到全局最优解,在MATLAB中实现起来也简单.     

基于SAGACIA优化方法的模糊控制规则优化及其MATLAB实现

模糊控制规则的选择是模糊控制器设计的关键问题之一。将SAGACIA优化方法应用在优化模糊控制规则中,并在MATLAB中编程实现,应用该优化方法不像遗传算法那样要编码解码,并且按一定的概率接受劣解和变异,使得算法易于跳出局部最优,从而更有利于找到全局最优解,在MATLAB中实现起来也简单。     

改进的混沌优化算法及其在函数优化中的应用

针对基本混沌优化算法在求解三维以上的多维函数时不易求得全局最优解的局限性,通过引入解向量的优选,提出了一种改进的混沌优化算法,主要思路是通过多次可行解向量的混沌优选,将可行解定位到最优解的附近,再用二次载波进行搜索找出多维函数的全局最优解.仿真计算表明:该算法对三维以上函数可以显著提高搜索精度,收敛性能好,容易找到全局最优解.     

基于遗传算法的模糊控制规则优化的研究

模糊控制规则的正确选择是模糊控制器设计的关键,它决定了模糊控制系统的动态、静态性能和控制效果．针对传统的获取控制规则方法的不足,提出了在一个待优化模糊控制器的基础上,采用改进的遗传算法优化其模糊控制规则,从而使经过优化所获得的控制规则更加合理．最后对优化后的模糊控制器进行仿真比较研究,并将其应用于温室,实现温室温度的模糊控制．结果表明模糊控制规则经过优化后的模糊控制器的控制品质有较大的改善和提高．     

混沌优化在模糊系统优化设计中的应用

在基于 T- S模型的模糊神经网络的基础上 ,提出了一种将混沌优化方法和最小二乘法相结合的优化方法。用变尺度混沌优化方法优化隶属函数参数 ,而用最小二乘法估计规则后件参数。该方法同时利用了变尺度混沌优化的快速全局搜索能力和最小二乘法的快速收敛性 ,因此网络学习速度快 ,精度高。仿真结果表明了该方法的有效性 ,所建立的模型具有良好的泛化能力。     

基于ANN的模糊控制规则的自动生成

模糊控制规划集是模糊控制系统的核心部分，对控制的快速性和精度有很大影响，采用改进的ＢＰ算法生成模糊控制规则集。倒立摆模糊控制仿真表明，倒立摆稳定快，精度高，从而证明文中所提方法的有效性。     

改进混沌优化算法在水电站水库优化调度中的应用

为提高多维目标函数全局最优解的计算精度,提出了一种改进的混沌优化算法(MCOA).利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性进行全局寻优;通过引入解向量的优选,将解向量定位到最优解的附近,从而找出全局最优解.最后将该算法应用于水电站水库优化调度问题,并进行仿真计算,计算结果验证了算法的有效性.MCOA原理简单,易于编程实现,具有较大的实用价值,为求解水电站水库优化调度问题提供了一种有效方法.     

基于模糊神经网络的混沌优化算法在动力配煤中的应用

针对燃煤结焦过程的模糊性和非线性特点,采用模糊神经网络评估混煤的结焦特性,并用结焦倾向性指标作为动力配煤的约束条件．然后基于混沌优化算法在解空间的遍历性优势,以混煤煤价最低为目标,结合罚函数处理的约束条件方法,对电站动力配煤优化问题进行寻优．结果表明,模糊神经网络结合变尺度混沌算法对电站动力配煤问题具有相当好的实用性和适应性,它能在较短的时间内获得相对最优解,有利于对实时配煤进行在线监测．     

多目标混合混沌优化算法研究及应用

为了求解多目标优化问题,提出一种基于混沌搜索的多目标模糊混沌优化算法．将混沌优化方法与模糊优化方法有机地结合起来,应用混沌优化算法求出各个单目标的最优解;将各最优解模糊化;应用模糊非对称方法的思想和模糊集合理论中的最大满意度原理,将多目标优化问题转化为单目标非线性规划问题;最后应用混沌优化算法求解单目标优化问题,得到满意度最大的解．结果表明,所提出的多目标模糊混沌优化算法是可行和有效的,为求解多目标优化问题提供了一种新的有效方法．     

基于模糊遗传算法的混沌同步控制算法

连续变量反馈同步法（CVFS）是一种比较简单的同步控制算法，但该算法在实际应用中存在一个关键的问题，即反馈系数当选的整定比较困难。为了解决这个问题，在把模糊遗传算法（FGA）和连续变量反馈同步法（CVFS）相结合，提出了一种基于模糊遗传算法的连续变量反馈同步法（FGACVFS）。仿真结果表明：FGACVFS算法能方便有效地进行整定工作。     

新型混沌优化方法的研究及应用

为了克服现有混沌优化方法在大空间，多变量问题中的不足，提出了一种新型的混沌优化方法，该方法利用了一类在有限区域范围内折叠次数无限的一维迭代混沌自映射进行混沌搜索，比一般的有限折叠次数代混沌自映射具有更好的混沌特性，因此，选取优化变量的搜索空间，并不断提高搜索精度，构造新型的混沌优化方法，实验算例和仿真结果表明，新型混沌优化方法具有较高的搜索效率与搜索精度，是解决优化问题的一种有效方法。     

混沌蚁群算法及其在智能交通中的应用

在传统蚁群算法的基础上,结合混沌的遍历性、随机性和规律性,提出一种混沌蚁群算法,阐述该算法在智能交通系统中应用的可行性,解决了智能交通中常见的最优路径问题,并通过实验数据说明本算法的有效性.     

基于模糊自适应延时反馈的电力系统混沌抑制

电力系统是一种典型的非线性系统,在周期扰动下可能发生混沌振荡,严重影响到电力系统的安全运行。以二阶互联电力系统为应用背景,当出现混沌振荡现象时,应用延时反馈控制(DFC)原理,针对传统延时反馈控制方法反馈控制增益K选择的困难,采用带积分的模糊控制器。在线调整量化因子Ke,Kec和比例因子Ku,积分器根据所设计的工况选择表来确定是否工作,从而达到对控制器的优化,此方法避免了对反馈控制增益K的求取。施加控制后,系统的混沌行为得到抑制,但仍存在周期振荡。对这种振荡,采用了一种滤波器,该滤波器根据系统中的周期扰动进行设计,形式简单,有效地将周期振荡控制到了平衡点。通过仿真实验验证了这种方法的有效性。     

混沌优化算法的参数分析

通过一些典型的复杂测试函数,对文［１］中提出的混沌算法的效率及其参数,用统计的方法进行了详细的分析。     

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     

PID神经网络混沌优化及其在机械臂轨迹跟踪控制中的应用

针对BP优化PID神经网络（BP-PDNN）易陷入局部极小的不足,提出了一种变尺度混沌优化PID神经网络设计方法,即MSCOA-PIDNN,将其应用于机械臂轨迹跟踪控制中.利用混沌运动的遍历性优化网络权值,通过压缩优化变量取值区间提高搜索效率.采用MSCOA-PIDNN建立机械臂系统的预测模型,以多步预测性能指标为目标函数,优化PID神经网络控制器,从而实现机械臂系统轨迹跟踪的有效控制.仿真结果表明,MSCOA-PIDNN在机械臂轨迹跟踪控制中性能优于BP-PIDNN.