关于退火算法的收敛性

退火算法(Anncaling Algorithm)是一种随机优化方法,它综合蒙特卡洛方法和确定式下山处理的优点来解决复杂的优化问题,使对解的搜寻在获得下山法的可靠性和速度的同时,尽量避免陷入局部最小的势阱。这一算法在货郎问题(TSP)、电路划分及布局布线,以及神经网络的训练过程等许多优化处理中得到了应用,并取得了比较成功的结果。本文分析了该算法的收敛性,并解释了退火处理中某些操作的原则。     

模糊控制算法在自来水监控系统中的应用

应用模糊控制理论与算法，针对自来水监控系统大惯性的影响．提出一种系统参数的模糊控制算法。给出了系统工艺流程和控制框图，并介绍对相关参数的检测及其模糊控制器的设计方法．为模糊控制算法在自来水监控系统中的应用开辟了一条新途径。     

基于演化算法的自校正模糊控制

乙烯精馏塔系统的非线性、滞后性需要一种动态性能良好的自校正模糊控制器与之相对应，基于演化算法对模糊控制器的4个参数进行了动态校正，仿真效果良好?这种控制方法有效地克服了系统的不确定性，复杂性，改善了系统的动态性能，在精馏塔系统中有良好的应用前景?     

模糊控制隶属函数的优化算法及其应用

确定合适的隶属函数对模糊控制效果有重要影响，是应用模糊控制的基础，也是难点之一．本文应用遗传算法优化隶属函数，阐述了基本原理和具体实施过程，最后将该算法应用于一类对象模糊控制系统的设计中．结果表明：该方法简单实用，具有较为理想的效果     

退火贪婪混合遗传算法

提出了一种将贪婪算法和退火算法相结合的新型混合遗传算法,提高了算法的收敛速度,同时避免了遗传算法中存在早熟收敛的问题.     

基于退火加速的差分进化算法改进及应用

差分进化算法(DE)是一种简单有效的启发式全局搜索技术,为解决DE算法运行过程中存在的算法收敛早熟、收敛速度慢和求解精度不高等问题,提出了一种基于退火加速的差分进化算法.该方法在传统DE算法基础上,以退火概率来增强算法的局部开发能力,并利用Hooke-Jeeves算法加快收敛速度,在充分发挥Hooke-Jeeves算法局部探测能力的同时保持了DE算法的全局性能.仿真结果表明,该算法比基本DE算法收敛速度快、精度高,是一种有效的全局优化算法.     

混沌在模糊控制规则优化中的应用研究

利用混沌（Ｃｈａｏｓ）所特有的随机性、遍历性及规律性。将其应用于一类复杂非线性时变过程的模糊控制规则优化中,提出了一种利用混沌进行模糊规则参数优化的方法。仿真结果表明,该算法具有国强的全局搜索能力和较快的搜索速度,是一种适用的优化策略。     

自适应模糊控制在交流调速中的应用

在研究交流调速系统控制方法的基础上，针对交流电机这种复杂的被控对象，利用神经网络实现交流调速系统的模糊控制，仿真结果表明，该控制方法具有很强的自学习和抗干扰能力，当突然加、减负载时，神经网络模糊控制与PID控制相比，具有恢复时间短，超调和振荡小等特点，神经网络模糊控制特别适用于结构复杂，干扰大且控制精度要求高的系统。     

温室环境神经网络建模与自适应模糊控制算法研究

针对华北地区的气候特点，通过对输出执行机构的调整，将温室的多输出变为模糊控制的单输出，从而很好地将模糊控制算法应用于温室环境控制中．同时，用神经网络对温室进行系统辨识，并且用该模型对这种新的模糊控制方法进行了仿真研究．结果表明，这种方法计算简单，适应性强，可以起到很好的控制效果．     

一种自组织模糊控制算法及其实现

提出了一个能在控制过程中自动产生和修改模糊控制决策表的自组织模糊控制算法，该算法不执行距阵运算，只是在采样计算时修改关系矩阵相应元素，并按照自学习方法修必控制表中相应的控制量，从而建立起完善的模糊控制表，用该算法对多个被控对角进行仿真试验，表明能有效地提高系统的控制性能，对于高阶，非线性，大滞后这类复杂的系统也有效。     

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。     

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。     

遗传退火进化算法在背包问题中的应用

从增强算法收敛性和减少参数依赖性的角度出发，提出应用遗传退火进化算法求解背包问题，遗传退火进化算法结合了遗传算法和模拟退火算法的优点，并有效地克服了各自的弱点，使其在优化性能、优化效率和可靠性方面具有明显的优越性．阐明了用该算法求解背包问题的具体实现过程，并通过实际数值计算和结果比较表明，该算法优于遗传算法和模拟退火算法．     

基于单片机系统的模糊控制算法及其优化

虽然模糊控制有很多优点,但是其算法还不是很丰富,而且已有的算法也大多有其局限性。在本设计中使用的模糊算法,在基于简单查表法的基础上,结合自修正因子法的优势,再应用数学差值的方法来实现。其算法简单明了、运算量小,完全能够满足设计要求。     

自适应修正模糊控制算法研究

提出了一类具有自适应修正功能的模糊控制算法。该算法可以用来处理具有不确定性，非线性，大时延和时变特性的复杂系统的控制问题。数字仿真结果证实了控制算法的有效性。     

蚁群算法及其应用

蚁群算法是近几年来迅速发展起来的、并得到广泛应用的一种新型模拟进化优化算法.研究表明该算法具有并行性,鲁棒性等优良性质.对蚁群算法理论及其进展情况做了简要的综述,介绍了该算法在理论和实际问题中的应用,并对其前景进行了展望.     

蚁群算法及其应用

蚁群算法是近几年来迅速发展起来的、并得到广泛应用的一种新型模拟进化优化算法。研究表明该算法具有并行性,鲁棒性等优良性质。对蚁群算法理论及其进展情况做了简要的综述,介绍了该算法在理论和实际问题中的应用,并对其前景进行了展望。     

单亲遗传算法及其应用研究

针对传统遗传算法（ＴＧＡ）在求解组合优化问题方面存在的不足,提出一种单亲遗传算法（ＰＧＡ）。ＰＧＡ不使用ＴＧＡ常用的交叉算子,而是通过基因换位算子隐含交叉算子的功能来实现进化操作,简化了遗传操作过程,并且不要求初始群体具有广泛多样性,不存在“早熟收敛”问题,仿真结果表明这种算法是有效的。     

改进的CMAC算法及其在机器人控制中的应用

在ＣＭＡＣ算法的基础上,采用两种方法来克服其存储容量随分辨力剧增的缺陷,一种方法是针对输入数据集分布和量化级一致的情况下,利用变分法,求得最佳非均匀量化曲线,使得量化噪声均方值最小;另一种是在输入数据集分布未知,量化级给定的情况下,利用求重心的方法,提高网络分辨力,从而避免了以增大存储容量来提高分辨力,大大提高了网络的分辨力与推广能力,使该算法更为实用．采用第二种方法,应用于四足步行机器人伺服系统的模糊控制,效果良好     

模拟退火算法及其改进

介绍了模拟退火算法的背景、原理和具体实现方法，分析了它的不足之处，讨论了它的改进措施，并进行了仿真实验验证。