模糊控制和神经网络相融合的研究及其在家电产品中应用

综述了模糊控制和神经网络相融合的研究，列举了若干种由神经网络实现模糊规则和模糊控制器的方法．这些利用神经网络的模糊控制器，能自动地辨识控制规则和校正隶属函数．最后叙述了该方法在家电产品中的应用。     

并行遗传算法的研究评述

并行遗传算法是遗传算法研究中的一个重要方向,受到了研究人员的高度重视。本文系统地综述了各种并行遗传算法的构成原理,介绍了其典型应用情况,并指出了需进一步研究的课题。     

一种基于改进遗传算法的模糊建模方法

针对复杂系统的模糊建模问题，提出了一种改进遗传算法的模糊建模方法。首先在标准的T—S模糊模型基础上，提出了扩展的T—S模糊模型。然后采用改进的遗传算法优化扩展的T—S模糊模型参数和规则数。最后．通过数字仿真结果验证了算法的可行性和有效性。     

基于遗传算法的定位布局优化新方法

在夹具设计过程中,建立了一种定位元件布局确定的新方法.该方法基于模糊评判,考虑候选表面特征类型、表面面积、位置公差等影响因素,确定定位参考面和定位点的数量.以定位误差最小为优化目标通过遗传算法确定定位点的具体位置.最后,通过实例验证该方法优于检验设计,并且能有效提高定性精度.     

机载光电跟踪系统基于遗传算法的模糊控制器优化设计研究

分析了机载光电跟踪系统的构成，并对机载光电跟踪系统的最主要成部分－陀螺平台框架系统设计了基于GA（遗传算法）的模糊控制器，由于遗传算洒可以搜索整个空间，不易陷入局部最优解，不受搜索空间的限制性假设的约束，因此本文通过遗传算法对模糊控制器的控制规则，参数以及量化因子和比例因子进行了优化，在对模糊控制器设计的过程中，为了提高模糊控制的精度并加速遗传算法的收敛速度，还采用了变论域的方法，通过对系统详细的仿真研究，验证了基于GA的模糊控制器设计的良好控制效果。     

NAIWR—1智能两足步行机器人模糊自适应控制研究

本文对模糊控制、自适应控制和ＰＩＤ控制进行了综合研究，实现了自行研制的ＮＡＩＷＲ－１智能两足步行机器人的模糊自适应ＰＩＤ控制，并用模糊递阶协调方法进行关节到位协高送数，成功实现了两足步行机器人的稳定行走。     

注入式的遗传算法的分析与研究

该文提出了一种改进的遗传算法———注入式的遗传算法。该算法利用遗传算法全局搜索能力强和知识库具有存储记忆功能的特点,通过引入知识库中的经验值来提高遗传算法的求解速度和精度。该实验用基本遗传算法和注入式遗传算法来求解旅行商问题,通过对比实验结果,证明改进遗传算法的可行性和有效性。     

基于六模糊控制器的自适应遗传算法

遗传算法的性能主要取决于算法对满意解的搜索和优化的能力。本提出的自适应遗传算法可以自动均衡搜索和优化关系。该算法采用六个模糊控制器对符号编码遗传算法的遗传操作实施动态参数控制。对旅行商(TSP)问题的求解结果表明该算法在解决类似于TSP的组合优化问题时具有比标准遗传算法更好的性能。     

基于模糊罚函数的分布式并行遗传算法及其应用

本文将模糊理论用于优化中,提出了一种基于可行度的模糊罚函数法,并采用分布式并行遗传算法进行寻优操作,该方法可以将不同遗传操作的优点加以整合,通过并行运算提高优化效率。将基于模糊罚函数的分布式并行遗传算法应用到多目标结构优化中,仿真试验表明取得了很好的寻优效果。     

基于基因算法与博奕论的翼型跨音速Euler方程气动优化

将基因算法与博奕论中的 Nash平衡相结合 ,构建了多目标基因优化算法—— Nash基因算法 (NashGAs) ,并对初始翼型为 NACA0 0 1 2二维翼型进行给定跨音速流动下的形状增升优化。计算中应用 Bézier曲线对翼型形状进行参数化 ,避免了非流线型的不合理形状产生 ;采用有限元非结构网格 AUSM+通量分裂格式Euler方程数值解进行个体适应度值评估 ;应用动态网格技术调整计算网络 ,节约了 CPU机时 ;最后给出了优化结果     

求解装箱问题的遗传算法

本文提出了两种求解装箱问题（ＢｉｎＰａｃｋｉｎｇ）的遗传算法。一种是简单遗传算法,它采用等长度字符代码编码方法,使用常规的遗传操作算子。另一种是混合遗传算法,它综合运用解装箱问题的ＦＦＤ（ＦｉｒｓｔＦｉｔＤｅ－ｃｒｅａｓｉｎｇ）近似算法和简单遗传算法。试算结果表明,由这两种遗传算法所得到的装箱方案较一些近似算法所得到的装箱方案都要好。     

基于翼型反设计的遗传算法

遗传算法有时收敛太慢或收敛困难.在翼型反设计问题中,算法的计算效率很重要.给出了翼型的非均匀B样条曲线表示,设计了遗传操作算子,引入一种简单、易实现、高效率的随机逼近算法--Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation(SPSA)算法,将SPSA算法作为一种快速局部优化方法和遗传算法的整体搜索策略结合起来,为翼型反设计提出了一种快速高效优化算法.并用该算法分别对NACA2412和NACA0016翼型进行了反设计,取得了令人满意的结果.     

遗传算法在含连续/离散变量结构优化中的应用

传统的优化方法难于有效地处理含有连续／离散混合变量优化问题。本文探讨了如何将遗传算法应用于含连续／离散设计变量的结构优化问题。着重讨论了连续／离散混合变量的编码方法和减少适应度函数计算次数的ｍ ｉｃｒｏ ＧＡ 技术。将遗传算法应用于数学考题和十杆结构尺寸／材料混合变量优化问题。两个算例表明,遗传算法能比较有效地解决含连续／离散混合设计变量的优化问题。     

基因方法在网格结点位置优化中的应用

将基因方法应用于网格结点位置的优化中。文中首先简单介绍了基因优化方法中基于达尔文进化论和Ｍｅｎｄｅｌ基因理论的基本原理,其中包括插索空间表达、三个基因作用器（选择、交配和变异）等要点;然后着重阐述了相关偏微分方程的离散误差和三角形网格几何形状的适应度函数的定义、结点位置的二进制基因表达及基因方法的优化进程。离散误差是在二次非连续彭鼓包（ｂｕｍｐ）函数的空间中近似定义的,并且在点移动过程中相关解的二     

改进的混沌遗传算法

混沌和遗传算法的结合产生了混沌遗传算法.通过分析其本质,发现其中存在很大的重复性操作,本文对此算法进行改进.计算机仿真表明:改进后的算法具有更好的快速寻优能力.     

基于改进遗传算法的微波吸收材料优化设计

针对标准遗传算法也称简单遗传算法(Simple genetic algorithm,SGA)在宽频带高吸收微波吸收材料优化过程中收敛速度十分缓慢且非全局收敛的不足,应用新的选择策略,并引入收敛因子和进程因子对种群进化的交叉概率和变异概率进行自适应调节,用Visual C 语言编写了可自适应调节参数的改进遗传算法的微波吸收材料优化设计软件,通过枚举法验证算法是全局收敛的。应用该软件对现有微波吸收材料电磁参数库进行微波吸收材料结构优化。结果表明：应用两层微波吸收材料,内层材料0．9mm,外层材料2．7mm,总厚度3．6mm,即可实现在8～18GHz全频段内反射率小于-15dB。     

基于模糊径向基神经网络的小型无人机控制系统研究

为保证小型无人机的飞行安全,提出一种由无人机飞行控制器和地面学习单元构成的两层网络学习控制系统架构。无人机飞行控制器采用模糊控制策略,学习单元采用经遗传算法优化的径向基神经网络,充分利用模糊控制和神经网络的各自优势,将模糊控制策略与RBF神经网络相结合提出了一种基于RBF神经网络的自学习模糊控制策略。所设计的飞行控制器用于无人机飞行过程中的姿态控制,仿真及实验结果表明本方法是有效的。