检索结果-内蒙古大学图书馆

电力系统保护与控制 2009年第17期37卷 26-31页

作者：李德华王韶刘洋黄熉符桢桢输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学) 重庆400044 绵阳市电业局四川绵阳621000

通过开关的优化组合可以提高配电系统运行的可靠性、电能质量和经济性。为改善配电网络重构模糊遗传算法的优化速度,提出了一种模糊遗传算法和蚁群算法相结合的方法。该方法将总的种群分为两部分进行搜索,一方面通过选择算子寻找总的种... 详细信息

通过开关的优化组合可以提高配电系统运行的可靠性、电能质量和经济性。为改善配电网络重构模糊遗传算法的优化速度,提出了一种模糊遗传算法和蚁群算法相结合的方法。该方法将总的种群分为两部分进行搜索,一方面通过选择算子寻找总的种群中较优个体作为模糊遗传算法的子种群进行交叉、变异操作;另一面通过设定适应度函数阈值筛选总的种群中优秀个体,并将其适应度函数值对网络信息矩阵进行全局更新,用蚁群搜索另一部分子种群。该方法设定适应度函数阈值改进了蚁群算法的信息素更新机制;把模糊遗传算法和蚁群算法的子种群融合构成总的新种群,并用选择操作和信息素更新实现了种群之间的信息共享。通过对IEEE 69节点测试系统的计算和分析表明,该方法在解决配网重构问题上比模糊遗传算法具有更好的寻优效率。

关键词：模糊遗传算法蚁群算法网络重构信息共享

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一种全程控制的模糊遗传算法在结构优化中的应用

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航空动力学报 2004年第6期19卷 776-781页

作者：郭海丁李湘萍南京航空航天大学能源与动力学院江苏南京210016

将一种全程控制的模糊遗传算法(FGA算法)引入结构优化设计。区别于一般的标准遗传算法(SGA算法),该算法基于模糊推断机理,可对遗传算法的选择、交叉、变异以及搜索空间的变化进行全程控制。通过2个典型数值多峰函数对FGA算法与SGA算法... 详细信息

将一种全程控制的模糊遗传算法(FGA算法)引入结构优化设计。区别于一般的标准遗传算法(SGA算法),该算法基于模糊推断机理,可对遗传算法的选择、交叉、变异以及搜索空间的变化进行全程控制。通过2个典型数值多峰函数对FGA算法与SGA算法性能进行了考核和对比,证明该算法在跳出局部最优和搜索效率等方面均有较大改进。将此改进的模糊遗传算法(FGA算法)应用于含整型和离散变量的铆钉连接结构连接效率优化。结果表明:连接效率和优化效率均得到改善。

关键词：航空、航天推进系统结构优化模糊遗传算法全程控制

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模糊遗传算法在混沌控制中的应用

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北京科技大学学报 2005年第4期27卷 501-504页

作者：李擎宋顶利李勤尹怡欣周卉北京科技大学信息工程学院北京100083 河北理工大学唐山063009

将模糊遗传算法与混沌的延迟反馈控制方法相结合,提出了基于模糊遗传算法的延迟反馈控制方法.它利用模糊遗传算法强大的寻优能力来整定延迟反馈控制中的控制刚度矩阵参数,从而克服了延迟反馈控制中控制刚度难于确定的问题.对混沌Lorenz... 详细信息

将模糊遗传算法与混沌的延迟反馈控制方法相结合,提出了基于模糊遗传算法的延迟反馈控制方法.它利用模糊遗传算法强大的寻优能力来整定延迟反馈控制中的控制刚度矩阵参数,从而克服了延迟反馈控制中控制刚度难于确定的问题.对混沌Lorenz系统的仿真控制说明该算法具有快速性好和抗干扰能力强等优点.

关键词：混沌控制延迟反馈控制模糊遗传算法 Lorenz系统参数优化

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基于模糊遗传算法的工业过程控制参数优化研究

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西安交通大学学报 2004年第1期38卷 56-59页

作者：王斌王孙安杜海峰西安交通大学机械工程学院西安电子科技大学雷达处理重点实验室

针对复杂工业过程控制要求多样性、控制参数难调整的问题,提出了一种控制参数优化方法.其中,利用模糊评判方法设计了模糊适应度函数以改进标准遗传算法,把控制要求分解成多个对控制结果模糊评判的因素,由于其具有不同权重,因此控制结果... 详细信息

针对复杂工业过程控制要求多样性、控制参数难调整的问题,提出了一种控制参数优化方法.其中,利用模糊评判方法设计了模糊适应度函数以改进标准遗传算法,把控制要求分解成多个对控制结果模糊评判的因素,由于其具有不同权重,因此控制结果与控制要求的接近程度就转化成了对遗传算法中个体(控制参数)的适应度.应用该算法优化了生物发酵罐温度控制器的控制参数,实验表明,控制器的控制精度、温度变化平稳性、能耗、电磁阀开关频率等指标均得到了改善,能够较好地解决复杂工业过程中控制参数优化的问题.

关键词：复杂工业过程模糊遗传算法参数优化

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基于模糊遗传算法的配电网络重构

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中国电机工程学报 2000年第2期20卷 66-69页

作者：刘莉陈学允哈尔滨工业大学黑龙江省哈尔滨市150001

提出了一种模糊遗传算法(FGA),对交叉率和变异率进行模糊控制,有效地提高了收敛速度,避免了不成熟收敛。将FGA用到配电网络重构中,取得了较好效果。另外本文提出用支路的开关状态(0或1)作为控制参数,避开了繁琐的编码方法,缩短了染色体... 详细信息

提出了一种模糊遗传算法(FGA),对交叉率和变异率进行模糊控制,有效地提高了收敛速度,避免了不成熟收敛。将FGA用到配电网络重构中,取得了较好效果。另外本文提出用支路的开关状态(0或1)作为控制参数,避开了繁琐的编码方法,缩短了染色体长度,同时对交叉位置的选取、变异的进行等提出了独特的方案。

关键词：模糊遗传算法配电网络网络重构

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基于模糊遗传算法的无刷直流电机自适应控制

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中国电机工程学报 2005年第11期25卷 129-133页

作者：夏长亮郭培健史婷娜王明超天津大学电气与自动化工程学院天津市南开区300072

无刷直流电机(BLDCM)是一种多变量和非线性的控制系统,模糊控制器在其控制中得到广泛应用。针对模糊控制器设计和参数在线调节方面的不足,文中提出了一种使用遗传算法优化的模糊控制器,并用于无刷直流电机的控制中。系统使用电流和转速... 详细信息

无刷直流电机(BLDCM)是一种多变量和非线性的控制系统,模糊控制器在其控制中得到广泛应用。针对模糊控制器设计和参数在线调节方面的不足,文中提出了一种使用遗传算法优化的模糊控制器,并用于无刷直流电机的控制中。系统使用电流和转速双闭环控制。速度环采用模糊控制器进行控制,控制规则通过遗传算法进行离线优化,并在数字信号处理器(DSP)中实现控制参数的在线调节。系统较好的实现了给定速度参考模型的自适应跟踪,具有控制灵活、适应性强等优点,同时又具有较高的控制精度和较好的鲁棒性。

关键词：无刷直流电机模糊遗传算法自适应控制数字信号处理器(DSP) 模糊控制器在线调节控制器设计双闭环控制自适应跟踪控制系统算法优化系统使用离线优化控制规则控制参数参考模型给定速度控制精度非线性多变量

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基于模糊遗传算法的机组组合问题的求解

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华南理工大学学报（自然科学版） 2006年第10期34卷 94-99页

作者：蔡杰进马晓茜华南理工大学电力学院广东广州510640

为求解机组组合问题,提出一种模糊优化与遗传算法紧密结合的新的模糊遗传算法.通过建立模糊推理规则,对交叉率和变异率进行模糊控制,从而提高了收敛速度,避免了不成熟收敛.将该模糊遗传算法应用于一工程算例中求解机组组合问题,与传统... 详细信息

为求解机组组合问题,提出一种模糊优化与遗传算法紧密结合的新的模糊遗传算法.通过建立模糊推理规则,对交叉率和变异率进行模糊控制,从而提高了收敛速度,避免了不成熟收敛.将该模糊遗传算法应用于一工程算例中求解机组组合问题,与传统遗传算法相比,在同样的种群规模和终止准则下,采用该算法的收敛迭代次数减少,减幅最大达122次,而每次迭代计算时间最多仅增加约0.01 s;优化组合的发电成本减小,减幅最大时达总发电成本的0.73%.

关键词：机组组合模糊遗传算法模糊推理规则

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模糊遗传算法在机器调动问题运用

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北京科技大学学报 2002年第1期24卷 85-87页

作者：郑大伟玄光男日本足利工业大学经营工学科智能系统工学研究室

单机器调度问题是研究工件在多道工序进行加工的加工活动排序的组合最优化问题．由于调度问题中绝大多数属于ＮＰ－难类问题，不存在有效的最优求解算法．针对用智能优化算法—遗传算法求解单机器调度问题中交叉率和变异率难以确定的问... 详细信息

单机器调度问题是研究工件在多道工序进行加工的加工活动排序的组合最优化问题．由于调度问题中绝大多数属于ＮＰ－难类问题，不存在有效的最优求解算法．针对用智能优化算法—遗传算法求解单机器调度问题中交叉率和变异率难以确定的问题，设计了一种模糊算法以便自动确定交叉率和变异率．通过数值实验，嵌入模糊规则的遗传算法比简单的遗传算法要好，说明在实际生产中，此算法具有强大的发展前途．

关键词：机器调度问题模糊逻辑排序组合最优化问题模糊遗传算法交叉率变异率

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模糊遗传算法在网络重构中的应用

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继电器 2002年第3期30卷 37-38,42页

作者：康明才南京理工大学江苏南京210094

采用模糊遗传算法 ,从全局出发寻找配网馈线上开关状态的优化组合 ,在安全可靠供电的情况下 ,使得网损最小 ,以实现配网重构。通过算例进行分析比较。

关键词：模糊遗传算法网络重构电力系统供电可靠性

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模糊遗传算法在GIS中的应用

模糊遗传算法在GIS中的应用

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作者：庞茂标中国地质大学(北京)

学位级别：硕士

随着信息科学的快速发展,近年来现代物流配送已跨入了一个信息化与智能化高速发展阶段。特别是地理信息系统(GIS)在理论和应用中的快速发展,在实践中得到不断的应用和完善,为解决现代配送难题奠定了基础。遗传算法(Genetic Algorithm)... 详细信息

随着信息科学的快速发展,近年来现代物流配送已跨入了一个信息化与智能化高速发展阶段。特别是地理信息系统(GIS)在理论和应用中的快速发展,在实践中得到不断的应用和完善,为解决现代配送难题奠定了基础。遗传算法(Genetic Algorithm)是一种基于遗传杂交、自然选择和基因突变的搜索算法。它具有随机、高度并行和全局性等优点。因为它的设计简单和适应性强,能够比较好的处理简单搜索算法可能无法处理的优化问题,所以越来越受到关注。有很多因素会影响到遗传算法的效率,其中最关健的就是与变异操作和交叉操作有关系的参数。一旦它们设计的不是足够好,遗传算法就很容易过早的收敛,从而得到的最终结果就有局限性。参数的设置很重要,对遗传进化有主导作用,本文通过分析其中的关系,然后针对简单遗传算法的一些不足,将模糊理论和遗传算法相结合,提出子种模糊遗传算法。本课题通过设计一个模糊控制器,根据种群进化过程的各种情况实时的对交叉和变异概率进行调整,大大提高了算法运行的效率,减少不成熟收敛出现的情况。在优化物流系统中,物流配送中心的地位是非常重要的。由于传统的分配算法在物流中心选址的分析和研究中处理能力有限,本文定义了一个基于GIS和遗传算法的模型,很好的解决了配送物流中心选址的问题。一般情况下,物流中心代选择的地址会有很多,应用GIS先确定几个目标,然后应用遗传算法找出最合适的一个,这就是本文要解决的问题。

关键词：遗传算法模糊理论模糊遗传算法地理信息系统

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