模糊規(guī)則自學習技術(shù)在模糊自適應(yīng)遺傳算法設(shè)計中的應(yīng)用研究.pdf

1、南京航空航天大學碩士學位論文模糊規(guī)則自學習技術(shù)在模糊自適應(yīng)遺傳算法設(shè)計中的應(yīng)用研究姓名：葉歡申請學位級別：碩士專業(yè)：測試計量技術(shù)及儀器指導(dǎo)教師：經(jīng)亞枝20040101南京航空航天大學碩士學位論文第一章緒論智能控制形成于20世紀70年代，發(fā)展于80年代中后期，進入九十年代后發(fā)展的勢頭更是異常迅猛。智能控制主要研究與模擬人類智能活動及其控制與信息傳遞過程的規(guī)律，研制具有某些仿人智能的工程控制與信息處理系統(tǒng)。同傳統(tǒng)的基于模型的控制相比，智能控

2、制在對復(fù)雜不確定的系統(tǒng)的控制上有著明顯的優(yōu)勢川【2I[31。遺傳算法、模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是構(gòu)成智能控制的重要基礎(chǔ)。本章分別對它們進行簡要的介紹，并提出本文研究的意義和研究內(nèi)容。11遺傳算法的產(chǎn)生和發(fā)展構(gòu)成生物的基本結(jié)構(gòu)和功能單位是細胞。細胞中含有一種微小的絲狀化合物稱為染色體。染色體是生物所有遺傳信息的載體。決定生物遺傳性狀的染色體主要由DNA和蛋白質(zhì)組成。在DNA中，遺傳信息在一條長鏈上按一定的模式排列，即所謂的遺傳編碼。DNA長鏈中

3、占有一定位置的基本遺傳單位稱為基因。細胞在分裂時，遺傳物質(zhì)DNA通過復(fù)制而轉(zhuǎn)移到新產(chǎn)生的細胞中，新細胞就繼承了舊細胞的基因。有性生殖生物在繁殖下一代時，兩個同源染色體之間通過交叉而重組，亦即在兩個染色體的某一相同位置處DNA被切斷，其前后兩串分別交叉組合而形成兩個新的染色體【4】I“。另外，在進行細胞復(fù)制時，雖然概率很小，但也有可能產(chǎn)生某些復(fù)制差錯，從而使DNA發(fā)生某種變異，產(chǎn)生出新的染色體。交叉和變異是生物進化的基礎(chǔ)。生物在其延續(xù)生存

4、的過程中，逐漸適應(yīng)生存環(huán)境，使得其品質(zhì)不斷得到改良，這種生命現(xiàn)象稱為進化。生物的進化是以集團形式共同進行的，這樣的一個團體稱為群體，組成群體的單個生物稱為個體，每一個個體對其生存環(huán)境都有不同的適應(yīng)能力，這種適應(yīng)能力稱為個體的適應(yīng)度。由于對環(huán)境適應(yīng)性好的基因或染色體經(jīng)常比適應(yīng)性差的基因或染色體有更多的機會遺傳到下一代，因此物種將逐漸地向適應(yīng)于生存環(huán)境的方向進化，從而產(chǎn)生出優(yōu)良的品種。遺傳算法便是通過對生物的這種遺傳和進化過程的模擬而形成的

5、一種自適應(yīng)全局優(yōu)化概率搜索算法[6“”。它包括五個基本要素：參數(shù)編碼；初始種群的設(shè)定；適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)計：遺傳操作設(shè)計(復(fù)制、交叉、變異)；運行參數(shù)設(shè)定(主要指群體大小、交叉率和變異率等)。借鑒生物進化中自然選擇這一法則，用于解決科學研究和工程實際所遇到的各種搜索和優(yōu)化問題的思想，最早是由美國密執(zhí)安大學的Holland教授在1962年提出。在1975年，Holland教授的專著《自然和人工系統(tǒng)的適配》出版，標志著遺傳算法的創(chuàng)立。在隨后的8