引入生态位技术的遗传算法研究及应用

近来遗传算法得到了广泛的应用,但这种全局并行的搜索算法存在搜索偏差和早熟问题。为解决该问题,已有许多改进方法。本文提出一种动态方法,通过引入生态位的“态、势”理论对基本遗传算法进行改进。依照自然选择的原理,生物都有无限扩充其生态位的潜力。扩充必然导致生物进化,而生物扩充是由生物的生态位决定的,因此根据生态位的大小作为选择策略,产生下一代个体更符合自然进化法则。实例结果表明该算法的有效性。     

智能制造企业创新关联网络结构对技术生态位的影响

以中国智能制造上市企业2015～2020年发明专利授权数为样本,运用社会网络分析方法揭示智能制造企业创新关联网络演化规律。通过回归分析,研究智能制造企业创新关联网络结构与技术生态位“态”和技术生态位“势”的关系。研究发现：智能制造企业创新关联网络关系显著,且关联趋向紧密。网络度数中心度与技术生态位“态”、技术生态位“势”均呈显著的倒U关系;关系强度与技术生态位“态”、技术生态位“势”均呈显著的倒U关系;结构洞与技术生态位“态”的关系呈正线性相关关系。智能制造企业起步阶段,政府要发挥政策引导作用,鼓励更多企业投入到智能制造企业相关领域,促进其创新关联网络的发展。在发展阶段,提高网络度数中心度、结构洞和关系强度,避免由于过于分散降低智能制造企业创新能力。在成熟阶段,剔除冗余联系,获取有效的网络资源,优化网络结构,进一步保证智能制造企业的创新能力。     

基于生态位选择的港口企业价值链分工策略

以生态位的相关原理研究我国港口企业价值链分工决策问题,利用基本生态位选择的超边际分析模型研究港口企业价值链对环境要素达到最优适应状态的基本条件.研究表明:港口企业基本生态位通过内部生态位因子(规模因子、运营因子和赢利因子)的综合作用影响价值链延伸方向,生态位因子综合指数与港口企业种群交易效率之间的关系决定基本生态位的三种角点决策分别占优的基本条件,进而影响企业在价值链上提供产品和服务的分工决策.研究结果为我国港口企业通过价值链分工及重构等措施进一步增强国际竞争力提供决策参考.     

基于突变级数法的技术生态位评价模型

技术生态位理论为解决当前我国企业在技术创新能力的培育发展中遇到的难题提供了有力的理论支持,但对于采用何种方法、如何有效评价技术生态位的研究还比较缺乏。因此,文章在借助技术生态位理论和技术能力理论研究成果的基础上,依据突变级数法原理来构建技术生态位评价模型,并通过对2008年我国电子及通信设备制造业的国有企业和三资企业为例验证了所构建模型的合理性和科学性。     

稻田多生态位综合开发探讨

本从理论上分析了稻田生态系统蕴藏的开发潜力，从生态经济学角度构出了稻田多生态位综合开发的生态农业模式，并进行可行性分析。同时对稻田多生态位开发的社会效益，经济效益和生态效益进行了理论性估价。     

综合生态位适宜度在区域创新系统可持续性评价中的应用

针对区域创新系统可持续发展及其对于国家和地区获取竞争优势的重要性,从生态位视角研究了区域创新系统的可持续性.引入减弱系统数据受冲击扰动影响的二阶缓冲算子,借鉴广义关联度思想,基于绝对生态位适宜度和相对生态位适宜度改进的生态位适宜度模型,构建了区域创新系统可持续性综合生态位适宜度模型(F_ta模型).根据区域创新系统的特征,在建立区域创新系统可持续性生态位适宜度的指标体系基础上,对湖南区域创新系统可持续性进行了评价.通过结果分析,表明综合适宜度模型F_ta不仅能够体现生态因子现实值与最适值之间的贴近程度,而且也能反映出二者相对于测度始点变化速度的接近程度,更能全面表征区域创新系统可持续性,进一步完善和丰富了区域创新系统评价理论与方法.     

基于灰Fuzzy控制算法的车辆悬架与转向综合控制

建立了垂向、侧向、俯仰及横摆运动的4自由度集成车辆模型,对汽车悬架和转向系统的协调综合控制进行了研究,为了改善传统模糊控制器(TFC)的性能,在灰预测算法的基础上提出了灰模糊控制器用于估计系统下一时刻的输出量;为了提高集成车辆在不平路面激励下的稳定性以及垂向振动特性、俯仰特性等,提出了集成灰模糊控制方法(IGFC),并进行了计算机仿真,结果表明集成灰模糊控制方法的控制效果要优于传统的模糊控制系统以及被动系统.     

一种交通信号自学习控制方法及仿真实现

将模糊理论和机器学习应用到交通信号控制过程中，提出了一种基于遗传算法的单路口交通信号模糊控制方法。通过对到达车辆数目的模糊分类，将不同车辆数目到达情况下的信号控制决策方案以规则集的形式存储在知识库中，在交通信号控制过程中使用遗传算法对规则集进行改进。编制该控制方法的仿真程序，对该方法的控制效果与定时控制和感应控制进行了模拟比较，仿真实验的结果说明该方法的控制效果明显优于传统控制方式。     

创新生态战略与创新效率关系：基于创新生态网络视角

基于创新生态系统理论,通过引入创新生态环境和创新生态位,构建一个有调节的中介效应模型,并基于长三角制造业企业调研数据,采用Bootstrap方法进行检验,探究创新生态战略通过创新生态网络对企业创新效率的作用机理。研究结果表明：创新生态战略对企业创新效率具有正向影响;创新生态网络在创新生态战略与企业创新效率关系中发挥中介作用;并且创新生态环境和创新生态位调节该中介效应。研究结果从创新生态网络视角构建了创新生态战略向企业创新效率转化的中间机制,丰富了创新生态系统理论研究。     

基于遗传算法的模糊智能变频空调仿真系统的研究

利用Matlab软件对基于遗传算法模糊智能空调系统进行了仿真设计。设计了模糊子系统和遗传算法子系统的仿真系统，以舒适度为目标函数，利用遗传算法对模糊智能变频空调的控制规则及隶属度函数进行了仿真寻优。并利用寻优获得的隶属函数和控制规则与PID算法、常规模糊控制算法控制同一被控对象的响应结果进行了对比分析。     

基于遗传算法的欠驱动机器人模糊控制器设计

主要对二自由度平面欠驱动机器人的操作空间控制问题进行了研究,提出了一种适用于此类欠驱动机器人的模糊控制新方法.将欠驱动机器人末段位置控制问题进行分解,设计了一种新型的分层模糊控制器,模糊规则简单容易制定,并且大大减少了模糊规则数目.在控制规则制定方面引入遗传算法进行全局优化,根据定义的适应度函数从系统模型中自动生成全局最优的控制规则.最后进行了数值仿真,验证了方法的有效性.     

基于GA优化的质量矩拦截弹模糊滑模姿态控制

质量矩控制是一种全新的飞行控制方法,与广泛应用的空气动力控制相比,可以避免飞行器在超高马赫数飞行时舵面的气动加热问题,而且,可以提高飞行器的机动性、敏捷性和制导控制精度。以所建立的质量矩拦截弹数学模型为基础,通过对模型合理的简化,得到一个耦合的非线性动力学系统,利用滑模控制设计了拦截弹飞行时的姿态控制系统,提出采用模糊逻辑算法抑制系统抖振的同时,把控制系统的多个设计目标转化为不等式约束,采用遗传算法优化控制参数,控制系统性能满足设计要求。仿真结果验证了这种方法的有效性。     

缺货的模糊需求回收物流库存控制模型及算法

为了研究模糊需求下回收物流的库存问题,对退回物品采用批量修复处理的方式,在不考虑提前期的情况下,假设销售商允许消费者退货,且退货服从Poisson分布,建立了一个包括单位购买成本、维修成本、库存成本和缺货成本的回收物流最优库存策略模型.引入模糊模拟和遗传算法相结合的混合智能算法,对不确定需求的回收物流单周期库存模型求解,以找到模糊情况下总成本的估计,从而推导出与之相对应的最优定购量.最后,应用一个实例对结果进行讨论,表明该算法有一定的有效性.     

基于遗传算法的模糊优化研究

针对约束条件、系数和优化变量均为模糊数形式的线性和非线性全模糊优化问题 ,利用模糊数积分排序方法 ,提出了基于遗传算法的模糊优化问题求解方法 ,在该方法中对优化变量采用模糊数编码(每个变量用三个实数编码 ,对应三角模糊数中的 a,b,c) ,最后通过全模糊线性和非线性优化算例 ,验证了方法的有效性.     

基于遗传算法的模糊免疫控制器设计

运用模糊李亚普诺夫综合法设计模糊控制器来模拟免疫系统中的反馈机理,应用遗传算法对控制系统响应的快速性及稳定性的参数进行了优化,实现了免疫控制器的合理设计。采用此方法设计平衡梁系统控制器,仿真结果表明,控制器性能优于常规控制器,且系统具有良好的鲁棒性。     

基于遗传算法的模糊规则自动生成

模糊控制是人工智能的一重要研究领域,已在家电和工业控制中得到重视和应用。模糊规则自动生成是模糊控制的关键性技术之一。将介绍模糊控制的原理,提出了基于遗传算法的模糊规则自动生成算法,并说明其特点。     

基于神经网络实现的交叉口多相位模糊逻辑控制

针对城市交叉口交通流的分布特点,给出了一种自适应交叉口多相位控制算法,考虑相邻车道上的车辆排队长度,利用多层BP神经网络实现了道路交叉口多相位模糊控制.仿真结果表明,文章所设计的模糊神经网络控制器能有效地减少单交叉口平均车辆延误,具有较强的学习和泛化能力,为实现交通系统智能控制提供了一条新途径.     

基于小生境遗传算法的飞行航迹规划

提出了一种基于小生境遗传算法的飞行航迹规划方法.把航迹编码为离散时间上变长度的飞行器速度和航向变化序列,并以此序列作为遗传算法种群中的个体,在这个变化序列中,每一个元素都考虑了飞行器的性能约束,因而,每个变化序列对应的航迹郝是飞行器可飞的.初始种群不是随机生成,而是根据规划起点和终点的相对关系生成的.为了防止种群收敛于局部最优解,采用基于共享函数的小生境技术增加种群的多样性.仿真结果表明,算法能快速有效地在动态环境中规划出近最优的飞行航迹.     

直接力控制导弹的拟人智能自动驾驶仪设计

拟人智能控制是一种基于被控对象的物理模型以及人类相应的知识模拟人类处理控制问题的思路和一般方法解决问题的控制方法。基于拟人智能控制思想提出一种针对采用直接力控制导弹的姿态控制的控制逻辑和非线性控制律的设计方法。控制逻辑决定了气动力与直接力两种控制方式的权限分配。然后,利用拟人思想设计定性控制律。利用广义归约的方法将复杂的导弹姿态控制问题分解成若干个可直接解决的本原问题,然后依据各本原问题的主次关系以及耦合关系通过分析导弹的飞行动力学模型设计出非线性控制律结构,最后利用遗传算法将控制律中的各权值优化定量得到定量控制律。所设计出的控制逻辑和控制律在导弹进行大过载机动时保证导弹的稳定性。仿真结果表明复合控制方法可以使导弹具有更高的精度。     

基于模糊自适应PID的伺服系统控制

以飞行仿真转台伺服系统为研究对象,设计了一种带比例因子的模糊自适应PID控制器,通过误差和误差变化率在线模糊推理并调整比例因子和PID控制器的修正值.通过引入积分分离控制方法,在保证系统动态性能的前提下,一定程度上克服了模糊控制方法无法消除静差的缺点,也满足转台控制的实时性要求.仿真实验结果表明,该方法与传统PID控制相比,能够有效提高转台伺服系统的动态性能和鲁棒稳定性.