基于改进CMGA模糊规则优化及应用
作者:
吴忠强
;
董伟民
关键词:
压缩映射
遗传算法
近亲交叉回避
目标函数
地板采暖
加权因子
摘要：
针对压缩映射遗传算法（CMGA）操作效率太低,收敛至最优解迭代次数太多的问题,采用了近亲交叉回避策略改进压缩映射遗传算法,不但保证收敛到全局最优解,而且提高了算法的收敛速度和操作效率。为了能对具体被控对象的性能进行有选择性的控制,分析了ITAE积分性能指标作为目标函数的缺点,在目标函数中增加了超调量、控制量和上升时间等综合因素,得到了性能更好的目标函数,应用于改进压缩映射遗传算法的适应度函数,并把以上改进算法的模糊规则优化应用于地板采暖系统,与模糊控制、未改进的压缩映射遗传算法优化模糊控制进行比较,提高了系统的控制效率,简化了模糊控制器的设计难度。仿真结果证明该方法在地板采暖系统中的有效性。
上一篇：基于动态规划的通信蓄电池组的优化控制
下一篇：模糊神经网络在转台系统中的应用研究