本文選題：遺傳算法 + 模糊控制��； 參考：《華北電力大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：遺傳算法簡(jiǎn)稱GA(Genetic Algorithm),是一種全局優(yōu)化算法。遺傳算法是通過研究自然界中生物“優(yōu)勝劣汰、適者生存”的自然法則,來搜索最優(yōu)解的一種方法。基于遺傳算法的自適應(yīng)性、高度并行性以及魯棒性等特點(diǎn),模糊控制器參數(shù)的優(yōu)化,常常用到遺傳算法。但是遺傳算法仍存在不足,如早熟收斂,局部搜索效率差等問題。本文針對(duì)基本遺傳算法的不足,作了如下工作:引進(jìn)了兩個(gè)影響交叉概率和變異概率的指標(biāo),通過對(duì)給定指標(biāo)的分析,分別給出相應(yīng)的交叉概率和變異概率增量表,從而指導(dǎo)交叉概率和變異概率的動(dòng)態(tài)變化,使得交叉和變異概率適應(yīng)性的調(diào)整。然后通過對(duì)典型測(cè)試函數(shù)實(shí)例計(jì)算和與其他文獻(xiàn)方法結(jié)果對(duì)比,證明了改進(jìn)遺傳算法(IGA)是一種有效的全局搜索算法。模糊控制器參考人們的經(jīng)驗(yàn)并不依賴具體的數(shù)學(xué)模型,它被廣泛地應(yīng)用于具有復(fù)雜非線性系統(tǒng)的控制領(lǐng)域當(dāng)中。在模糊控制規(guī)則一定時(shí),模糊變量的隸屬函數(shù)在模糊控制器的控制效果中起主要作用。但是隸屬函數(shù)的確定一般需要試湊的方法,得不到較理想的控制效果。本文用改進(jìn)的遺傳算法來優(yōu)化模糊控制器中各語言變量的隸屬函數(shù),通過Matlab仿真實(shí)驗(yàn),用優(yōu)化的模糊控制器控制二級(jí)倒立擺的穩(wěn)定性,控制結(jié)果表明了算法的有效性。
[Abstract]:Genetic algorithm is a global optimization algorithm. Genetic algorithm (GA) is a method to search for the optimal solution by studying the natural law of "survival of the fittest and survival of the fittest" in nature. Based on the characteristics of self-adaptability, high parallelism and robustness of genetic algorithm, genetic algorithm is often used to optimize the parameters of fuzzy controller. However, genetic algorithm still has some shortcomings, such as premature convergence, poor local search efficiency and so on. Aiming at the shortcomings of the basic genetic algorithm, this paper introduces two indexes that affect the crossover probability and the mutation probability, and gives the corresponding increment table of the crossover probability and the mutation probability by analyzing the given index. Therefore, the dynamic variation of crossover probability and mutation probability can be guided, and the adaptability of crossover and mutation probability can be adjusted. Then, it is proved that the improved genetic algorithm (GA) is an effective global search algorithm by calculating the typical test function examples and comparing with the results of other literature methods. Fuzzy controller is widely used in the field of control with complex nonlinear systems, which does not depend on specific mathematical models for reference to people's experience. The membership function of fuzzy variable plays an important role in the control effect of fuzzy controller when the fuzzy control rules are fixed. However, the determination of membership function usually needs the method of trial and error, so it can not get ideal control effect. In this paper, an improved genetic algorithm is used to optimize the membership function of each language variable in the fuzzy controller. Through the Matlab simulation experiment, the stability of the two-stage inverted pendulum is controlled by the optimized fuzzy controller. The control results show that the algorithm is effective.
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP18;TP13

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2048191