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151.
蚁群算法在PID参数优化中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文介绍了蚁群算法的基本原理,将蚁群算法应用到了PID控制的参数优化问题中,并详细给出了基于蚁群算法的PID控制参数优化算法的实现步骤。为了验证本文算法的可行性,我们对文献[1]中的例子进行了仿真,并将仿真结果与文献[1]给出的基于遗传算法的PID控制参数优化结果进行了比较,发现:基于蚁群算法的PID参数优化算法无论是在最优解的质量方面还是在算法的执行效率方面都要优于基于遗传算法的PID参数优化算法。 相似文献
152.
吴陈 《华东船舶工业学院学报》1998,12(4):48-51
探讨对种群分组,优选交配,并以一定概率接受差解的两种模拟退火遗传算法,给出了其具体的算法思想,经过比照分析,说明这两种新的算法是有效的。 相似文献
153.
船舶结构混合变量优化的遗传算法 总被引:10,自引:2,他引:8
本文针对船舶结构优化设计中普遍存在的混合离散变量现象,对遗传算法进行了若干探讨和改进,以直接获得实用的最优解。通过两个船舶结构优化的算例,验证了本文方法的有效性。 相似文献
154.
TSP问题是著名的NPC问题,在组合优化中有许多应用。讨论如何应用启发式遗传算法求解此问题,并设计一种启发式交叉算子和换位变异算子,主要特点是给出算子在程序中的实现技巧,提高搜索的速度。经实例分析,算法性能较好,能较快得到问题的满意解。 相似文献
155.
一类模糊神经网络的遗传算法辨识 总被引:3,自引:0,他引:3
给出了一类模糊神经网络,并描述了用遗传算法辨识此模糊神经网络的详细过程。通过仿真使用遗传算法实现了模糊系统的辨识,证明遗传算法不失为一种解决此类问题的有效工具。 相似文献
156.
对船用组合导航系统中占主要地位的惯导系统进行故障诊断研究,提出了基于遗传算法优化的神经网络故障诊断模型.利用改进的遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行遗传操作,获得具有一定遍历性的初始权值和周值,然后再利用神经网络的L-M训练方法进行训练,克服了BP神经网络搜索速度慢和容易陷入局部极值的缺点,保证了训练过程收敛.对采集到的传感器故障信号进行预处理,故障特征信号作为改进遗传神经网络的输入信号来检测故障.采用惯导系统陀螺仪故障信号进行仿真研究,结果表明此方法可有效地检测故障且提高了系统精度. 相似文献
157.
利用遗传算法对静动态约束条件下的机舱结构进行优化。为解决复杂约束情况,其中包括应力、固有频率和设计参数许用范围,提出了一种罚函数方法。为提高该方法的有效性,引入了目标择优的新算子。并提出我变异概率以提高算法的收敛性,从而避免过早收敛于一个差解。为解决分散问题,引入一序列截面,其形状参数事先主数据库。遗传算法在机舱结构优化中的成功应用,显示出它可应用于更复杂的工程设计问题。 相似文献
158.
159.