遺傳算法及在控制理論中的應用研究.pdf

1、遺傳算法是基于達爾文自然選擇學說和遺傳學機理的一種迭代全局優(yōu)化隨機搜索方法，對許多傳統方法難以解決的復雜對象優(yōu)化問題，提供了一個行之有效的新途徑，也為人工智能控制和智能控制理論的發(fā)本文具體有以下內容： 首先，完善遺傳算法理論基礎，采用遺傳算法一階模式、二階模式再生能力概念，分析了控制因子參數之間的聯系，同時給出了選擇、交叉、變異遺傳算子數學表述，重點對于交叉算子進行分析，總結了交叉算子搜索范圍的充要條件，在利用Markov鏈對于

2、兩種典型遺傳算法收斂性分析的基礎上，總結出了一個統一的遺傳算法收斂標準。 其次，提出了基于計算時間效率的遺傳算法性能測度標準，以此標準為參考，給出了關于種群大小、交叉概率、變異概率最佳參數選擇，提出了提高遺傳算法效率的幾個實現方法，包括時變選擇機制，自適應交叉、變異算子設計的途徑，同時結合提出的新種群多樣度函數，實現了一種并行結構體系下的改進型遺傳算法。 再次，建立了船舶線性和非線性橫搖模型，并對于隨機海浪仿真進行了仿真