基于改进双种群遗传算法的模糊控制器的优化

• 作者: 刘洋 张力鹏 张鸿雁 邵克勇 郭颢
• 来源期刊: 自动化技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 双种群 模糊控制系统 复数编码 智能控制
• 年，卷（期）: 2011,（12）
• 所属期刊栏目: 控制理论与方法
• 页码范围: 1-3,21
• 分类号: TP18
• 字数: 2299字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-7241.2011.12.001

摘要

遗传算法是一种自适应、启发式、群体型、概率性、迭代式全局收敛算法,利用遗传算法的良好的搜索特性来优化模糊控制器,可以取得很好的控制效果.本文对传统的双种群遗传算法进行了归纳和分析,在此基础上提出了一种改进的双种群遗传算法(CGDPGA).将此改进算法用于优化模糊控制器的隶属度函数、量化因子和比例因子来实现模糊控制器的全面优化.Matlab仿真结果显示,与传统双种群遗传算法相比,本算法具有更强的进化能力,优化后的模糊控制器控制效果良好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邵克勇	东北石油大学电气信息工程学院	59	185	7.0	10.0
2	刘洋		69	172	7.0	11.0
3	张力鹏	东北石油大学电气信息工程学院	2	4	1.0	2.0
4	张鸿雁		1	1	1.0	1.0
5	郭颢		1	1	1.0	1.0