Fuzzy Interval Value Logic and Fuzzy Distributed Value Logic

ＦｕｚｚｙＩｎｔｅｒｖａｌＶａｌｕｅＬｏｇｉｃａｎｄＦｕｚｚｙＤｉｓｔｒｂｕｔｅｄＶａｌｕｅＬｏｇｉｃTXＦｕｚｚｙＩｎｔｅｒｖａｌＶａｌｕｅＬｏｇｉｃａｎｄＦｕｚｚｙＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＶａｌｕｅＬｏｇｉｃＨｅＸｉｎｇｕｉＢｅｉｊｉｎｇＩｎｓｔｉｔ...     

杂合遗传算法与计算智能

基于遗传算法的杂合系统是将遗传算法引人已有的系统算法、启发式优化策略及领域知识获取与优化等问题时,产生的一种新型的综合性算法结构设计策略．本文对遗传算法与神经网络、遗传算法与模糊逻辑,以及遗传算法与专家系统的杂合等问题进行了系统的研究与评述.     

基于遗传算法的模糊神经网络智能控制器及其应用

提出了一种基于遗传算法的模糊网络控制系统,该系统采用模糊神经网络结构实现,它用遗传算法优化具有全局性的隶属函数参数,而用ＢＰ算法调节和优化具有局部性的网络权值参数。仿真结果表明该控制器可大大提高模糊神经推理控制系统的自学习性和鲁棒性。     

基于遗传算法的主动悬架模糊控制器设计

应用模糊逻辑控制理论,进行了车辆主动悬架模糊控制器的设计,并利用遗传算法对模糊控制的控制规则进行了优化。利用Matlab/Simulink对主动悬架系统进行了仿真,并与传统的被动悬架和用LQG控制的主动悬架进行了性能比较和分析,仿真结果表明具有模糊控制器的主动悬架能够有效提高车辆的平顺性和操纵稳定性,且具有较好的适应性和鲁棒性。     

非线性规划的混合遗传算法

遗传算法是一类模拟自然界生物进化过程与机制、求解问题的自组织和自适应的人工智能技术,是非常好的求解优化问题的算法,但是它也容易产生早熟现象,且局部搜索能力较差。因此,在分析传统的非线性规划方法的基础上,针对传统方法的局限性,为非线性规划模型设计了一种新的启发式算法,即结合遗传算法、模拟退火算法和动态惩罚函数法的混合遗传算法,以发挥各算法处理问题的优势。对算法的过程进行了分析。通过实例说明,该算法对于求解所建立的问题是有效的。     

求解作业车间调度问题的改进自适应遗传算法

根据当前代种群中的最优个体应该保留,但也要一定交叉与变异概率的思想,提出了改进的自适应遗传算法,开发了工程应用软件包,应用于求解作业车间调度问题,显著提高了收敛速度.特别是在搜索过程中系统能够自动给定交叉概率和变异概率,符合工程实际需要.     

基于遗传算法的混合Flow-shop调度方法

混合Flow-shop调度问题（Hybrid flow-shop scheduling problem,HFSP),是一般Flow-shop调度问题的推广，由于在某此工序上存在并行机器，所以比一般的Flow-shop调度问题更复杂。本文提出了遗传算法求解混合Flow-shop调度问题的方法，给出了一种新的编码方法，设计了相应的交叉和变异操作算法，能够保证个体的合法性，同时又具有遗传算法本身所要求的随机性。最后给出了某汽车发动机厂金加工车间的生产调度实例，表明了此算法的有效性。     

Fuzzy Logic Based Evolving System and One Kind of Competition Mechanism

ＦｕｚｙＬｏｇｉｃＢａｓｅｄＥｖｏｌｖｉｎｇＳｙｓｔｅｍａｎｄＯｎｅＫｉｎｄｏｆＣｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎＭｅｃｈａｎｉｓｍＺｈｏｎｇｘｉｏｎｇ，ＨｕＷａｎｊｕｎ＆ＰｅｎｇＦｅｉＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，ＮｏｒｔｈｅｒｎＪｉａｏ...     

加权模糊逻辑及其网络实现

本文从已有的加权模糊逻辑模型出发,分析了它的若干约束条件,并依之对模型进行改进,使其趋于合理和易于网络实现。通过概率算子为例,应用于BP网络。讨论了它的稳定性及其物理意义,这种逻辑模型与神经网络的结合,在很多情况下是行之有效的。     

模糊神经网络自学习控制器及其应用

本文提出了一种模糊神经网络自学习控制方法，并介绍了采用多层神经网络表达模糊控制的知识规则、模糊推理和学习算法。经实验仿真结果表明这种控制方案可改善具有时变及大纯滞后系统的控制品质，其性能优于一般模糊控制。     

用遗传算法解模糊交货期下Flow Shop调度问题

运用模糊的观点研究了flowshop调度问题,基于模糊交货期的概念建立了两种不同的模糊flowshop调度问题的模型,模糊交货期的隶属函数对应于完成时间的满意度,目标函数定义为所有任务加权的隶属函数之和问题是确定任务的加工顺序极大化目标函数文章运用遗传算法(GA)确定了任务的调度,仿真实验验证了算法的有效性.     

广义遗传算法及其在水流参数反演中的应用

针对基本遗传算法难以实际应用的困难,吸收加速遗传算法的思想,提出一种考虑隔代遗传、模仿自然界中“附势”行为的广义遗传算法,它能够保持优秀个体的多样性,利用祖辈中的优秀个体变量变化空间作为下一代个体的繁殖空间.广义遗传算法概括了基本遗传算法和加速遗传算法,对它的参数进行不同设定时,可以设计出更多种类的遗传算法.将这种算法用于水流参数反演问题中,结果表明广义遗传算法收敛速度快,反演精度高,因此具有良好的应用前景.     

基于模糊规则的GA求解成组调度

研究并行多机成组工件flow-time问题,利用模糊规则量化,使用遗传算法内嵌入模糊控制规划的智能化算法求解这类复杂的组合优化问题,最后给出计算实例及仿真结果,证明了该算法具有解决大规模实际问题的能力。     

Integrate Fuzzy Logic Stable Control System of Bank-to-Turn Missiles

1.INTRODUCTIONBank-tthturn(BTT)[1]andskid-tDeturn(STT)aretwogeneralmethodsofcontrollingtheattitudeofamissiletoachievetheaccelerationcoxnmandedbytheguidancelaw.BTT~ifeshavehighmaneuverabilitycomparedwithSTTInissiles,soBTTcontroltechllologybecomesacolltinualhotprobleminthefieldsofaerodynamics,guidance,colltrolandnavigstinnduringthepast20years.However,thelargerollrate,whichisgeneratedinevitablywhenBTTmissilesrapidlychangetheorielltationoftheaccelerationtoexecuteaBacsteeringpolicy,will…     

非满载车辆调度问题的遗传算法

非满载车辆调度问题是车辆调度问题中的一个基本问题,由于它是一个典型的NP难题,传统方法的求解结果往往不能令人满意。本文采用最大保留交叉、交叉率和变异率自适应变换等技术,设计了基于自然数编码的遗传算法,用于求解非满载车辆调度问题,在实验分析中获得了较好的结果。     

基于模糊逻辑系统的武器系统故障诊断研究

复杂的大型武器系统中广泛存在着模糊问题 ,某些故障与征兆之间的关系更具有模糊性。理论和实践表明 ,用模糊数学的方法处理这类模糊问题具有明显的优势 ,而模糊逻辑则是模糊数学的重要方法。首先讨论了一般的模糊逻辑系统模型 ,研究了基于模糊逻辑系统的故障诊断方法 ,并结合故障诊断问题 ,建立了基于模糊逻辑系统的大型武器系统故障诊断模型 ,对诊断过程和结果进行了分析     

用遗传算法解决一类模糊流水车间调度问题

对同时考虑模糊加工时间和模糊交货期的模糊流水车间调度问题进行了研究 ,模糊加工时间用三角模糊数来表示 ,模糊交货期用梯形模糊数来表示。应用遗传算法搜索最优排序 ,在适应度函数处理中引入模糊数处理方法 ,以平均满意度最大作为优化目标。最后给出了实验结果和结论     

解家纺企业生产计划问题的并行混合遗传算法

为解决家纺企业的实际车间批量生产计划问题，提出了一个基于自然编码的混合遗传算法。此算法具有如下特点：一方面编码方式能有效地反映调度方案；另一方面对每子代得到的调度方案利用爬山算法对其进行了局部调整，大大加快了收敛速度。同时为了更好地适应调度实时性和解大型企业此类问题的需要，基于遗传算法自然并行性特点的基础上，实现了主从式控制网络模式下并行混合遗传算法。计算结果表明，此算法是有效的，有着较高的并行性，并能适用于解大型此类企业车间批量生产计划问题，在实际应用中有着较广阔地应用前景。     

基于模糊逻辑的二自由度PID调节器参数整定

传统二自由度PID(比例 积分 微分 )调节器中二自由度化系数α、β、γ ,根据经验值一次性选定 ,这样虽然能满足一般控制系统的控制要求 ,但是难以克服系统参数摄动或外界扰动对系统造成的影响。针对这一问题 ,提出了一种模糊自整定方法。该方法将模糊分类、模糊推理、特征量辨识等控制算法结合起来 ,自动整定二自由度化系数使系统响应达到期望的性能指标。仿真结果表明该方法是有效的     

基于遗传算法的一类不确定性扰动下的系统参数估计

对于线性系统，本文针对其系统矩阵A存在一类不确定性扰动的情况，提出了一种基于遗传算法（GA）的新的参数估计方法。同基于线性矩阵不等式（LMI）的参数估计方法相比，这种方法求解速度快，更适合于高维系统参数估计，为改进仪表测量误差对高维系统建模精度带来的影响提供了一条可行的途径。仿真实验表明，本文提出的方法具有高度鲁棒性和很好精度，能有效地消除不确定性扰动对系统精度的影响。