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。     

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。     

用遗传算法优化模糊控制规则的方法及其MATLAB实现

介绍了用遗传算法优化模糊控制规则的方法,包括目标函数的确定,选择、交叉等遗传算子的确定．给出了如何用MATLAB编程实现算法的具体步骤,最后将所得的规则用于设计模糊控制器,并进行仿真,取得了很好的效果．     

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．     

改进遗传模拟退火算法在多峰值函数优化中的应用

采用均匀变异算子及自适应最优保存的方法对遗传模拟退火算法进行了改进,并用MATLAB实现了改进算法中各算子的编程方法．实例证明该算法能够在多峰值函数优化中较快的收敛至最优解．     

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。     

一类微生物发酵过程的优化

研究了甘油生物歧化为1,3-丙二醇过程的优化.首先给出了使目的产物1,3-丙二醇浓度最大的稳态优化模型,然后基于MATLAB和1st Opt软件,构造了可求其最优解的混杂优化方法,取得了较好的应用效果.     

用MATLAB解决优化问题

利用MATLAB解决实际工作的优化问题,目标函数的最小化,线性规划的最优方案,多目标规划问题以及方程和方程组的最优解.     

一种改进细菌觅食算法的模糊控制规则库设计

模糊控制规则库的建立决定了模糊控制系统的性能,而在能源生产、机器人控制等领域中对控制精度要求越来越高,使得常规的模糊控制规则库建立方法有时不再适用。为此,提出一种新型的基于集群智能算法的改进细菌觅食算法IBFO(improved bacterial foraging optimization)来改进规则库的建立过程,剖析了依据人工经验归纳来制定模糊规则库的不完善性,描述了对改进型的模糊控制系统的构建步骤,优化了改进型TSK(takagi-suegeno-kang)模糊系统C-ATSKFS(constant-ameliorative TSK fuzzy system)规则库的高斯隶属函数参数。通过与现有的规则库建立方法相比对,可知改进算法能有效地提高模糊控制系统的识别精度。MATLAB仿真结果表明:提出的新型细菌觅食算法对模糊控制规则库的建立具有较高的实用价值。     

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。