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文檔簡介
1、DNA 計算作為一個嶄新的研究領(lǐng)域,仍處于萌芽階段,本身還有很多理論和實際問題需要解決。遺傳算法(GA)是一種在分子水平模擬生物進(jìn)化過程來求解復(fù)雜問題的有效算法。DNA計算與GA兩者天生就具有某種必然的聯(lián)系。由于生物DNA計算的局限性,遺傳算法可以作為DNA計算進(jìn)行復(fù)雜優(yōu)化問題求解的橋梁。用DNA編碼表示復(fù)雜知識或系統(tǒng),模擬DNA分子操作以發(fā)現(xiàn)和處理信息,在進(jìn)化中獲取和更新知識,既可以充分發(fā)揮DNA計算的開創(chuàng)性思想,又可以解決自動控制、
2、模式識別、決策、機(jī)器學(xué)習(xí)等理論與工程實際中存在的各種復(fù)雜優(yōu)化問題。著眼于這一認(rèn)識,本文致力于將DNA計算和遺傳算法相結(jié)合,用以解決控制系統(tǒng)的建模與優(yōu)化設(shè)計問題,具有十分重要的現(xiàn)實意義。本文的主要研究工作如下: (1)基于生物RNA操作及DNA序列選擇和變異模型,提出了一種RNA-GA算法。該算法利用RNA分子A、T、U、C進(jìn)行編碼設(shè)計,并結(jié)合RNA分子操作和DNA變異模型,設(shè)計了SGA的交叉和變異算子?;贛arkov鏈模型對R
3、NA-GA算法進(jìn)行了收斂性分析。通過對典型測試函數(shù)的仿真計算和對比研究,驗證了所提算法的優(yōu)越性和有效性?;み^程的模型參數(shù)估計的應(yīng)用研究,進(jìn)一步表明所提算法的有效性和實用性。 (2)基于DNA雙鏈互補(bǔ)結(jié)構(gòu)和序列二次規(guī)劃(SQP)算法,提出了一種基于DNA雙鏈結(jié)構(gòu)的混合遺傳算法以解決具有不等式約束的非線性規(guī)劃問題。該算法利用DNA雙鏈結(jié)構(gòu)進(jìn)行問題的編碼,以克服SGA的海明懸崖問題和增加種群多樣性;并采用RNA操作算子和SQP算法以
4、有效保持遺傳算法廣度搜索和深度搜索的平衡,加快算法的收斂速度。通過算法的收斂速度分析和典型測試函數(shù)的仿真對比研究表明了所提算法的有效性和可靠性。對汽油調(diào)合配方優(yōu)化問題的求解以及與PSO算法的對比研究結(jié)果表明所提算法的有效性和適用性。 (3)基于DNA計算,提出了一種非支配排序多目標(biāo)遺傳算法以解決多目標(biāo)優(yōu)化問題。該算法首先將基于RNA計算的交叉和變異算子用于多目標(biāo)遺傳算法,以改善GA的全局尋優(yōu)性能;其次通過Pareto排序和個體密
5、集距離計算,將相互矛盾的多目標(biāo)優(yōu)化問題統(tǒng)一成單個目標(biāo)適應(yīng)度函數(shù)優(yōu)化問題,以便于用外部種群保留Pareto前沿集合:最后利用種群維護(hù)算法保持Pareto前沿的分布均勻性。算法的收斂性分析和典型多目標(biāo)優(yōu)化問題的仿真研究表明所提算法在Pareto前沿逼近度和解的分布均勻性方面都有了較大提高。 (4)如何合理選取RBF網(wǎng)絡(luò)的基函數(shù)中心點及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),目前還未給出有效的理論依據(jù)。本文基于過程輸入輸出數(shù)據(jù),提取有用的系統(tǒng)信息,建立其RBF神經(jīng)
6、網(wǎng)絡(luò)動態(tài)模型,提出了一種基于剪接系統(tǒng)的遺傳算法進(jìn)行RBF網(wǎng)絡(luò)的隱層節(jié)點數(shù)、基函數(shù)中心點的優(yōu)化,從而綜合考慮了網(wǎng)絡(luò)的擬合精度和泛化能力。計算復(fù)雜性分析以及連續(xù)攪拌反應(yīng)釜(CSTR)仿真對比結(jié)果表明采用所提算法構(gòu)建的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的擬合精度和較強(qiáng)的泛化能力。 (5)RBF網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化設(shè)計本質(zhì)上是一個多目標(biāo)優(yōu)化問題。通過將RBF網(wǎng)絡(luò)信息融入DNA單鏈結(jié)構(gòu),引入DNA計算操作算子,提出了一種用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計遺傳算法,用
7、于實現(xiàn)包括輸入層在內(nèi)的RBF網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化設(shè)計。該算法以RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)最簡、擬合精度最高為優(yōu)化指標(biāo),得到Pareto最優(yōu)解集,并根據(jù)測試數(shù)據(jù)的誤差絕對值之和最小準(zhǔn)則,篩選Pareto最優(yōu)解集。將該算法應(yīng)用于連續(xù)攪拌反應(yīng)釜的建模中,得到了優(yōu)于RBF網(wǎng)絡(luò)單目標(biāo)優(yōu)化算法的結(jié)果。 (6)針對控制系統(tǒng)設(shè)計問題,使用DNA-GA算法進(jìn)行了控制系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計。其一針對一階滯后不穩(wěn)定過程,提出了一種基于參數(shù)穩(wěn)定空間的多目標(biāo)遺傳算法,進(jìn)行PID控制
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