模糊遗传算法范文
模糊遗传算法范文（精选12篇）
模糊遗传算法 第1篇
切断和结合发动机的动力传递是离合器的主要用途, 同时它能够让汽车可以在起步阶段将发动机与传动系统平顺地接合起来, 目的是让汽车能迅速地平稳起步;而在换挡时候它也可以将发动机与传动系统分离, 起到减少换挡齿轮之间冲击的作用;运行中突遇较大的动载荷时, 传动系统所承受的最大的转矩也能够被有效地限制, 可以防止传动系统中各零部件因过载而变形损坏。膜片弹簧作为离合器的关键零件, 具有非线性变形特性, 膜片弹簧与压盘的接触是依靠整个圆周面进行的, 因此压力分布均匀, 接触效果好, 磨损较均匀, 摩擦片磨损后, 弹簧压力基本保持不变, 同时离合器的踏板力也可以减轻, 操纵更为方便。膜片弹簧质量性能的好坏, 不仅直接影响离合器的工作性能和工作寿命, 而且还能影响离合器与整车的性能匹配。随着国内机械加工制造水平的提高, 膜片弹簧的生产加工变得容易。国内外各式汽车均采用膜弹簧离合器, 因此离合器的膜片弹簧的结构参数优化设计值得深入研究。
1 膜片弹簧载荷与变形
在膜片弹簧工作时一般会产生各种变形情况, 但它碟簧部分内半径处应力是最大的, 如图2, A点应力总是大于其它各点, 设σt为切向压缩应力, σr为变曲应力, 两者的最大值一般在离合器分离过程中互相垂直的时候[1], 因此A点处于两向应力状态, 按照最大切应力强度理论, 在危险点A的最大当量应力为:
β2为分离爪根部的宽数, β2=1-δn/[π (r+re) ];
δn为分离爪根部的切槽宽度, mm;N为膜片弹簧分离爪的数目;re为分离爪前部最宽处半径, mm。
2 离合器膜片弹簧的模糊优化设计
2.1 优化设计数学模型
2.1.1 设计变量
取膜片弹簧的碟簧部分内截锥高H, 膜片弹簧与压盘接触半径L, 支撑环半径e, 碟簧部分内半径r, 弹簧片厚度h, 大端变形量λ1, 则设计变量为
设计变量的变量上、下界模糊约束为:
2.1.2 建立目标函数
第一小子目标:
膜片弹簧是离合器的关键零件, 因此膜片弹簧无论从材料、加工工艺、受力分析等方面的研究都是为了膜片弹簧拥有更好的使用性能。然而经过大量的实验观察发现, 疲劳断裂是膜片弹簧失效的主要形式, 而导致膜片弹簧疲劳断裂的原因是碟簧部分内半径处会产生最大的当量应力, 膜片弹簧一般在此处最先产生一些细小的裂纹, 然后慢慢地沿着窗孔径发展, 最终膜片弹簧疲劳断裂[2]。因此本文以膜片弹簧工作时最大应力点的应力最小为第一个优化目标。
其中R与离合器结构有关, 可先由结构确定。
第二小子目标:
膜片弹簧力学性能的研究是国内学者研究的重点, 但是在满足膜片弹簧工作力学性能要求的基础上, 同时考虑碟簧体积小、重量轻也成为设计当中的一个方面, 以达到进行车辆离合器的设计能够减小离合器的体积和重量, 因此, 取碟簧体积最小为第二个优化目标, 即
设计膜片弹簧离合器时离合器传递的扭矩是一个重要的指标, 实际上膜片弹簧工作时, 膜片弹簧磨损会产生较大的应力。当然, 膜片弹簧的应力跟它的材质、热处理、加工工艺有关。本文以膜片弹簧工作时最大应力点的应力最小同时考虑碟簧的体积小, 重量轻。这是个多目标的结构优化问题, 考虑使用遗传算法的方便, 通过综合分析比较膜片弹簧的各个目标函数, 选择2个权系数ω1和ω2, 于是多数目标转化成单目标函数问题:G (x) =ω1f1+ω2f2, 其中ω1=0.7, ω2=0.3。
2.1.3 模糊约束条件
1) 实验表明, 膜片弹簧碟形部分子午截面上表面内缘Ⅰ应力σd1影响点弹力衰减, 内缘Ⅱ点应力σt2和Ⅲ点应力σt3影响疲劳断裂[2,3], 故强度约束条件为:
2) 为了可以保证设计的膜片弹簧的压紧力Fb与预先设定的压紧力F相等, 则有:
3) 膜片弹簧的高厚比应控制在一定的范围内, 使它具有离合器使用性能的特性曲线, 即
4) 磨损后的摩擦片, 应使膜片弹簧它的压紧力变化不能太大, 这样可以用来保证摩擦片磨损后所使用的离合器仍可以有效地可靠地传递扭矩
5) 离合器在彻底分离时膜片弹簧压紧力Fc应该小于工作压紧力, 来保证操作方便
即Fc~Fb。 (5)
6) 膜片弹簧的外、内半径比值和内杠杆比值都应该控制在一定范围内来保证一定的杠杆比要求, 即:
7) 控制膜片弹簧原始锥底角α在一定范围内
8) 根据膜片弹簧结构布置方面的要求, 它的大端半径R与支承环半径L之差和离合器接合时的加载半径l与内径r之差都应该一定的范围内, 取
2.2 模糊约束的非模糊化处理
模糊集合用不同的λ值 (λ∈[0, 1]) 去截取模糊集合, 水平截集λ越高, 就说明约束的条件越严格, 求出的结果可能更安全可靠, 如果水平截集λ较小, 则设计计结果经济实用, 一般需要同时兼顾这两方面在工程中最优的水平截集, 先建立备选集, 用不同的水平截集去截取, 通过模糊综合评判来确定最终的水平截集λ。λ*可根据二级模糊评判来确定, λ*=0.7147, 该模糊约束的问题可转变为非模糊约束问题, 于是可以表示如下:
3 设计实例及结果分析
下面以某轿车离合器膜片弹簧为例对其进行结构参数优化设计。已知发动机最大转矩Temax=150 Nm, 额定转速ne=3 200 r/min, 汽车总质量ma=1 245 kg, 膜片弹簧材料选择60Si2Mn A, 许用当量应力[σ]=1 700 MPa。设定交叉率为Pc=0.689, 变异率为Pm=0.006, 染色体用浮点数编码方法, 遗传代数为120, λ*=0.7147, 运用MATLAB GA工具箱进行模糊优化的结果。得出表1所示的该轿车离合器膜片弹簧优化设计结果, 并与传统设计结果做一比较。
从上述计算的结果可以看出, 利用模糊集理论建立其多目标函数模型, 运用MATLAB遗传算法工具箱GA优化设计, 其结果均满足约束条件, 且目标函数值及膜片弹簧工作时σ当量与弹簧大端加载时所对应的变形量λ1的结果都要优于原设计, 达到了应用模糊数学与遗传算法结合进行多目标函数优化的目的。同时膜片弹簧的σ当量减少了6%左右, 碟簧部分内半径也减少了2%左右, 膜片弹簧的变形量也减少了。
4 数值模拟
本文利用有限元仿真的方法研究膜片弹簧工作时膜片弹簧的当量应力, 以及膜片弹簧大端的变形情况。在Solid Works中建立仿真模型, 然后导入ANSYS Workbench static structural中分析模块, 同时把膜片非线性分析large deflection打开。当膜片弹簧小端固定, 大端加载12 000 N时, 从图中可以看出膜片弹簧的大端的最大变形量1.89mm, 大端固定, 小端加载6 700 N时膜片弹簧的碟簧内半径处当量应力最大, 最大当量应力1351MPa, 如图3、图4所示。
5 结语
本文采用工程上广泛应用的模糊集理论建立多目标的模糊优化数学模型, 然后把模糊约束条件转化非模糊条件, 运用MATLAB遗传算法工具箱GA进行求解, 得到整个优化问题的全局最优解, 然后运用ANSYS Workbench模拟膜片弹簧当量应力和大端的变形量, 从图可知遗传算法工具箱算出的当量应力与有限元软件模拟的值相差2%左右, 有限元仿真的变形量比理论计算的变形量稍小, 基本上与遗传算法得出的结果一致。因此运用遗传算法与模糊优化设计相结合的方法比普通的模糊优化设计效果明显, 具有很好的实际意义。
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模糊遗传算法 第2篇
遗传模糊聚类算法在数据关联中的应用
针对传统数据关联算法存在计算量偏大或关联精度不高的问题,提出了一种利用遗传模糊聚类策略来求解数据关联问题的.算法.该算法将多传感器多目标的数据关联问题看作是一类约束条件下的组合优化问题,先通过对同一时刻不同传感器提供的量测按照其相似性用遗传算法进行模糊聚类,再用聚类后的等效量测对各目标的状态进行估计.聚类方式的改进不仅增加了算法的局部寻优能力,有效地减少了计算的复杂度,而且还具备一定的野值剔除能力.仿真结果表明该算法关联精度较高,计算量适中,具有一定的工程应用价值.
作 者：胡傲 冯新喜 王冬旭 郭威武 HU Ao FENG Xinxi WANG Dongxu GUO Weiwu 作者单位：空军工程大学电讯工程学院,西安,710077刊 名：电光与控制 ISTIC PKU英文刊名：ELECTRONICS OPTICS & CONTROL年，卷(期)：17(3)分类号：V271.4 TN953关键词：数据关联 多目标跟踪 模糊聚类 遗传算法
模糊遗传算法 第3篇
摘 要：本文提出了基于改进遗传算法的特征加权模糊聚类算法（IG-WFCM），通过对样本数据集进行聚类划分，以此来确定数据所属的类别。并通过入侵检测仿真实验对该算法进行了测试，结果表明本文的算法是可行的，在一定程度上提高了入侵检测算法的性能和效率。
关键词：遗传算法；模糊聚类算法；入侵检测
中图分类号：TP393.08 文献标识码：A 文章编号：1007-9599 （2013） 09-0000-02
模糊C-均值聚类是利用模糊理论进行数据分析的经典聚类算法，由于其能比较客观地反映现实模型，所以在数据挖掘、入侵检测等很多领域都获得了有效的应用[1，2]。遗传算法（GA）是一种模拟自然进化过程来进行查找最优解的高效全局优化搜索算法[3]，应用非常广泛。本文结合这两种算法的特点，提出了一种基于遗传算法的模糊聚类算法，并通过仿真实验对其在入侵检测中的表现进行研究。
1 模糊C-均值聚类算法基本原理
模糊C-均值聚类（FCM）算法基本原理：通过优化目标函数计算每个样本点对所有类别中心的隶属度，从而自动将样本分成c个模糊类别。
设样本集，X={X1，X2，…，Xn}则特征向量样本，Xi=（Xi1，Xi2，…，Xim），xik为样本xi的第k个属性值。样本集X的c个模糊子类别为X1，X2，…XC，V=（V1，V2，…VC），Vj为类别Xj的聚类中心，隶属度矩阵U=（uij），xi对于Xj的隶属关系为uij。
（1-1）
（1-2）
Jm为目标函数，表示样本到类别中心的距离平方和，dik=ㄧㄧXi-Vkㄧㄧ即样本xi到第k个类别中心Vk之间的欧式距离，模糊加权指数m∈（1，∞），其用来控制隶属度矩阵U的模糊程度，根据大量实验可知，m值一般取[1.5，2.5]。利用拉格朗日乘数法，结合条件∑ck=1Uik=1，Uik∈[0，1]，i=1，2，∧，n，k=1，2，..，c
可得：
Uik=[∑cj=1（dik/dij）2/（m-1）]-1 （1-3）
Vk=∑ni=1（Uik）mxi/∑ni=1（Uik）m （1-4）
设置终止条件 ，通过式（1.3）和式（1.4）迭代计算，使目标函数Jm趋向最小，达到收敛的目的。
2 属性处理及初始化聚类中心
鉴于网络数据属性值之间的度量单位存在较大差异，为了减少对聚类结果的影响，需要对数据的属性进行预处理[5]。若X={x1，x2，...，xn}为样本集，则容量为n，维数为m，Xif表示第i个样本第f个属性值。xi包含r个连续型属性C1，C2，…，Cr和s个离散型属性T1，T2，…，Ts
本文对于离散型属性值采用基于不同状态的实数编码方式。N（tik）、N（tjk）分别表示属性Tk在样本集X中取值为tik和tjk的数量，dt（i，j）即样本xi和xj之间的离散型属性距离。
dt（i，j）=∑sk=1（N（tik））/N（tik）N（tjk）*λ（tik，tjk） （1-5）
λ（tik，tjk）={0（tik=tjk；）1（tik≠tjk） （1-6）
式（1-7）中Xif即为标准化后的连续型属性值，设R1，R2，…，Rr分别是连续型属性C1，C2，…，Cr的取值范围。mf=1/n∑ni=1xif，sf=1/n∑ni=1（Xif-mf）。
xif=xif-mf/sf （1-7）
dc（i，j）=ω1（x`i1-x`j1）2+ω2（x`i2-x`j2）2+∧+ωr（x`ir-x`jr）2 （1-8）
ωf=Rf/∑rk=1Rk，对连续型属性距离值dc（i，j）进行归一化处理如下：
d`c（i，j）=dc（i，j）/max{dc（i，j）} （1-9）
最后，样本xi和xj的混合属性距离即为DH（i，j）。
DH（i，j）=r/（r+s）*d`c（i，j）+s/（r+s）*dt（i，j） （1-10）
本文初始化聚类中心的确定采取文献5的方法，预先不设定聚类数目C，而是通过启发式聚类来自动确定聚类数目，从而划分聚类类别。网络数据样本集第一个聚类中心的计算可以采用属性算术平均值和属性最高频率取值的方法[5]。
令第一个聚类中心V1的连续型属性向量A=（a1，a2，…，ak，…，ar），离散型属性向量B=（b1，b2，...，bk，…，bs）。ak为连续型属性Ck的算术平均值，bk为离散型属性Tk的最高频率值。
ak=1/n∑nj=1xjk， k=1，2，…，r （1-11）
v1=A+B=（a1，a2，∧，ar，b1，b2，∧，bs） （1-12）
3 IG-WFCM算法在入侵检测中的应用
本文针对模糊聚类算法的特点，提出了基于改进遗传算法的特征加权模糊聚类（IG-WFCM）算法，并通过在入侵检测系统进行测试，对训练数据集划分聚类，计算待测数据与聚类中心Vi的最小距离di，若di大于聚类宽度阈值，则为异常数据。
Step1.对输入的训练数据集初始化；将原始样本集划分成Cmax-1种不同的聚类，聚类数目为Ck，并找出对应的Ck个初始聚类中心；
Step2.对Ck个初始聚类中心进行染色体编码，形成初始种群。
Step3.针对种群中的个体进行FCM聚类运算，计算UCk和VCk，由此迭代，最后得出目标函数Jm；
Step4.对第t-1代种群进行选择操作，形成种群P'（t-1）；对于种群P'（t-1）进行交叉操作，形成种群P''（t-1）；对种群P''（t-1）的个体进行变异操作，形成第t代种群P（t）。
Step5.根据其聚类中心矩阵计算出群体中个体的隶属度矩阵，再计算对应的目标函数Jm，求出目标函数的平均值Jm=1/n∑nk=1Jm（k），若t=0，则t=t+1且返回Step3，如果t≥Gmax或者︱Jm（t）-Jm（t-1）︳<ε，则转下一步Step6，否则t=t+1，返回Step3继续迭代。
Step6.选取最优个体，并对其进行聚类的评价。
Step7.如果Ck Step8.利用评价函数选取最优聚类数，输出训练数据集的最优聚类结果。 Step9.计算聚类的宽度阈值，对测试数据进行检测。 4 仿真实验 4.1 样本数据集的选取 本文实验选用的样本数据是KDD CUP 1999入侵数据集中的数据，它是目前入侵检测领域权威的测试数据[6]。数据集中的入侵类型可分为：R2L、DoS、U2R、Probing四类。本文训练数据集中的数据皆为正常数据，测试数据集通过随机无回放的方式采样得到。本文分别采用基于IG-WFCM算法与基于传统FCM算法的方法对表1中的5个测试数据集进行了仿真对比检测实验。 表1 测试数据集 4.2 实验结果 本文模糊加权系数m设置为2，FCM的目标函数收敛误差为10-5，遗传算法种群规模N=30，遗传迭代终止阈值为10-4，最大遗传代数Gmax=100，交叉概率Pc=0.8，变异概率Pm=0.01。图1为基于IG-WFCM算法和基于FCM算法的检测率（detection rate）和误警率（false Positive rate）的对比曲线图。 图1 算法检测率和误警率对比曲线 通过实验表明本文的IG-WFCM算法具有可行性，其平均检测率达到80.1%，平均误警率保持为1.605%左右，而FCM算法平均检测率为56.8%，平均误警率为2.32%。 5 结束语 本文提出了基于改进遗传算法的特征加权模糊聚类算法（IG-WFCM），通过仿真实验表明，基于IG-WFCM的入侵检测算法能够有效地降低误警率，提高检测率，对入侵检测系统性能的提高有一定的意义。 参考文献： [1]戴文华.基于遗传算法的文本分类及聚类研究[M].北京：科学出版社，2008. [2]周世兵，徐振源，唐旭清.新的K-均值算法最佳聚类数确定方法[J].计算机工程与应用，2010，46（16）：27-31. [3]Maulik U，Bandyopadhyay S.Genetic algorithm-based clustering techn-ique[J].Pattern Recognition.2000，33（9）：1455-1465. [4]黄敏明，林柏钢.基于遗传算法的模糊聚类入侵检测研究[J].通信学报，2009，30（11）：140-145. 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[6]胡昌振.网络入侵检测原理与技术[M].北京：北京理工大学出版社，2006. 作者简介：李新宇（1984-），男，湖南益阳人，湖南第一师范学院助教，硕士，主要从事网络与信息安全，数字图像处理研究。 在基于人工免疫系统AIS(Artificial Immune System)的入侵检测技术IDSs(Intrusion Detection Systems)领域,Forrest提出用反向选择算法NSA(Negative Selection Algorithm)[1]来产生成熟识别器,并利用r领域匹配函数RCMF(R-contiguous Matching Function)来判定模式间的匹配程度。但是,Kim通过实验证明[2],只有在被检测对象是网络通信数据的一个小子集时NSA才是有效的。NSA的随机搜索特性导致其仅仅只能应用于有限网络入侵的识别。同时,Kim认为RCMF作为一种连续位匹配函数,在对具有多个分离特征区间的网络通信数据进行匹配程度判定时,其作用不明显。 本文认为,传统的NSA方法的缺点源于其抗体是随机生成的,因而大量抗体无效。本文提出的改进后的NSA的核心目的就是使用一定数量的免疫细胞达到较好的免疫效果。 1 算法设计 1.1 算法的思想 由自然界中生物进化的启示,本文针对NSA的问题提出了一种新的基于遗传优化的模糊控制反向选择算法,主要思想是基于生物总是处于一定的环境中,并且朝适应环境的方向进化。首先利用遗传算法来产生免疫系统的识别器,生成抗体,增加抗体的有效性,同时采用模糊控制理论来控制种群的数量,使得存在于计算机中的抗体的总体性能总是最优的。经过分析,该算法对入侵检测的人工免疫模型进行有效改进。 1.2 算法的模型 1.2.1 网络数据的遗传算法表示方法 采用遗传算法来生成识别器,首先需要对网络的通信数据采用遗传算法的表示方法,本文使用文献[3]中提出的基因表达方法。首先,我们选取将要作为表现型的特征簇(Phototypes),例如,通信的协议、通信的数据量、通信的时间等。然后将特征簇基因化,例如通信协议有TCP、UDP或TMCP,那么就用0001、0010、0011来表示,其中第一位是特征位,0表示后面的数据有效,1表示无效。这样一个表现型就对应一个基因型,若干个基因型相连就构成了一条完整的DNA,如图1所示。这样通过计算与其他细胞体的亲和度就可以确定该细胞是Self还是Nonself,如图2所示。 1.2.2 模型参数的模糊化 本文使用模糊控制器来控制免疫细胞的数量,步骤如下[4]: (1) 确定模糊控制器的控制结构。 本文以免疫细胞的数量作为输入量,免疫细胞的整体适应度作为输出,不断调整输入量并记录免疫细胞的整体适应度,直到最大。 (2) 选择描述输入、输出量的模糊语言。 本文将免疫细胞的数量分为五个等级,即较小、小、中等、大、较大。由于我们的输出量是要找到最大的免疫细胞整体适应度,所以输出量只做记录,而不分等级。 (3) 确定模糊控制规则。 本文使用遗传算法来进化免疫细胞,从而实现对输出量的调整。 (4) 确定变量的论域和比例因子。 设变量的论域为U={0.2,0.4,0.6,0.8,1},分别对应种群数量的较小、小、中等、大、较大,偏差论域为W={-0.03,0,0.03},分别对应实际的减少、不变和增加。引入变量的比例因子K1={0.2/较小,0.4/小,0.6/中等,0.8/大,1/较大},K2={-0.03/减少,0/不变,0.03/增加}。 (5) 定义模糊状态的隶属函数。 本文使用海明贴近度来作为隶属函数,即: (6) 反模糊化。 本文使用择近原则,取最大的海明贴近度作为判断标准,即: N(A,B)=max{N(A1,B),N(A2,B),,N(An,B)} (2) 则认为B与A最贴近,即判断B与A为一类。 1.2.3 模型所使用的遗传算法 模型中使用的遗传算法是由Mori等人1993年提出的一个函数优化的免疫遗传算法,该算法能够实现免疫的多样性,体现网络理论和克隆选择。本文提出抗体和抗原的匹配度,并在此基础上给出了免疫细胞的适应度作为目标函数。 定义1 抗体和抗原间的匹配度: 设计算机内含有N个抗体,第i个抗体含有Li个基因,那么抗体和抗原间的匹配度Mi为: 其中, 定义2 免疫细胞的适应度M: 根据定义1,我们给出用来计算抗体中位置为j的信息熵的函数Hj(N)为: 其中,k为某个基因的长度,pi,j表示基因位j是字符串i的概率。所以一个抗体的平均信息熵就为: 依据上述定义可应用Mori的算法。 1.2.4 算法的流程图 算法的流程图如图3所示。 2 算法的分析 我们定义种群的数量N={0.2,0.4,0.6,0.8,1},分别代表种群数量为小,较小,中等,较大,大五个级别。首先,选择一个数量级别,采用网络数据的遗传表示方法,随机生成该级别的种群个数,然后通过遗传算法进化并计算根据式(2)总体的适应度。在采用反向选择进行选择时,如果该种群的总体适应度高于上一代,那么说明该种群还有继续进化的可能性,因而继续采用遗传算法进化,否则,判断是否高于设定的进化的最低代数且低于最高代数,是的话继续进化,这是为了防止收敛得过快或不收敛的情况出现。通过模糊控制算法逐一试验种群的数量,以求得种群数量的最优以及在该数量下的最优种群。 该算法由于采用了基因型和表现型来作为识别器,并且给出了新的匹配方法,因而更适合复杂高维的网络通信数据。而且由于存在于计算机中的抗体受模糊控制算法的控制,抗体总是保持在一个适中的水平,且遗传算法的应用使得该数量下的种群总是最优的。 3 结 论 基于AIS的IDSs试图模拟生物的免疫功能来达到对计算机保护的目的。Forrest进行了卓有成效的研究,本文针对其缺陷,提出使用模糊控制原理来控制种群的数量,同时采用遗传算法来进化种群以达到较好的效果。 今后将对本文提出的算法作进一步的验证。 摘要：针对反向选择算法在面对大量的网络通信数据或具有多个分离特征区间网络通信数据时的无效性,提出了基于模糊控制及遗传算法的人工免疫入侵检测算法,利用模糊控制原理对抗体进行浓缩,并通过遗传算法进化种群,从而使得抗体的数量得到控制且检测效率较高。 关键词：反向选择算法,模糊控制,遗传算法 参考文献 [1]Hofmeyr S,Forrest S.Architecture for an Artificial Immune System.Ev-olutionary Computation,2000,7(1):45-68. [2]Kim J,Bentley P.An Evaluation of Negative Selection in an Artificial Im-mune System for Network Intrusion Detection.In Genetic and Evolutionary Computation Conference2001,San Francisco,CA,2001:1330-1337. [3]Jong K D.Using Genetic Algorithms for Concept Learning.Machine Learning,13(2/3):161-188. [4]王小平,曹立明.遗传算法理论应用与软件实现[M].西安交通大学出版社,2002:173-176. [5]Cox I J.Secure Spectrum Watermarking for Multimedia[C].IEEE Trans on Images Processing,1997,6(12):1673-1687. 井间地震速度反演的遗传算法 井间地震速度反演具有重要的意义,不仅对于准确圈定地下构造的传统地震勘探是重要的,而且速度的`变化可以指示非背斜型的地层岩性圈闭.传统的射线追踪方法一般是先给出入射角,然后根据折射定律修改入射角以达到反演的目的.该方法对每条射线均需通过扫描确定入射角,计算量较大,对初始地质模型的要求较高.遗传算法具有全局收敛性,是一种不用梯度信息的优化方法,特别适用于大型的组合优化问题.采用多项式展开表示界面深度和速度,通过弯曲射线追踪算法来计算射线的旅行时间,利用遗传算法进行迭代优化,可以同时反演出地下复杂构造的界面形态和速度变化.该方法与网格化速度反演相比,减少了未知参数,较好地克服了多解性问题,试验结果表明,该方法可以达到较高的反演精度. 作 者：乐友喜 安鹏 王俊 YUE You-xi AN Peng WANG Jun 作者单位：中国石油大学,地球资源与信息学院,山东,东营,257061刊 名：物探化探计算技术 ISTIC英文刊名：COMPUTING TECHNIQUES FOR GEOPHYSICAL AND GEOCHEMICAL EXPLORATION年，卷(期)：30(2)分类号：P631.8+15关键词：速度反演 遗传算法 井间地震 射线追踪 多项式 关键词:谐波分析 神经网络 遗传算法 MATLAB 中图分类号:TM1文献标识码:A文章编号:1007-3973(2010)06-083-02 随着现代工业科技的发展,电力电子装置的应用越来越广泛,非线性和时变性电子装置大量投入到电网使得电力系统中的非线性负荷急剧增加,导致了配电网中电压和电流波形的严重失真,由此而产生了电网谐波污染问题,谐波的产生降低了电能质量,直接影响工业用电设备和居民用电设备的正常安全运行。另一方面随着科技的发展,各种精密仪器的投入使用对电能质量提出了更高的要求。谐波问题作为降低电能质量问题的核心内容对电力系统的安全经济运行带来了巨大的挑战 。 对谐波含量准确进行分析计算时保证谐波治理效果的重要前提,本文采用遗传算法改进神经网络算法进行谐波含量计算,其实时性和结果精确性都有较大提高。 1谐波含量计算问题 原始理想的电压和电流波形应该是标准的正弦波波形, 可以假设电源瞬时电压为 考虑到负载电流发生畸变,含有谐波分量,根据傅里叶级数将负载电流分解为: 其中,为基波有功电流;为基波无功电流;为高次谐波电流,可以将式(2)改写成权值模式: 对谐波含量的分析计算目标即为求出的值,其中体现高次谐波的含量 。实际电网中由于电力系统为三相系统,偶次谐波基本消除,因此只考虑奇次谐波,占总谐波含量97%以上的谐波集中在25次谐波以下,本文只分析25次以下(包括25次)奇次谐波含量,根据以上分析,式(4)可以简化成 其中 谐波分析即为求取式(5)中权值系数 的值。 2基于神经网络谐波检测算法 本系统采用单层感知器—误差修正学习法 。由式(5)可知,神经网络谐波权值计算可用如图1所示,作为网络的输入,为理论电流: 为实测电流值,也就是期望电流值,为期望电流值与网络实际输出之差,即误差信号: 误差信号为驱动控制信号,其目的是修正调节各次谐波权值,使网络输出一步一步接近期望输出 ,这一目标通过最小化性能指标来实现 ,性能指标定义如下: 权值修正法则如下: 其中表示第n个输入量第k+1表示第次迭代后结果,为学习率,为学习误差,为第n个输入向量。 综合以上分析可知,采用单层感知器-误差修正神经网络的谐波算法计算步骤如下: (1)给定初始谐波权值 初始权值赋值可采用在规定区间内的随机赋值法,初值赋值区间为[-2,2]。 (2)给定当前输入 由前面分析可知为神经网络输入,输入量在不同的时刻t不同,因此必须建立查表机制来查询不同时刻的网络输入,用表示第n次迭代中第个输入量( 的顺序依次编号)。 (3)由权值和输入量计算网络输出值 (4)根据网络输出和期望输出计算学习误差,如式(7)所示。 (5)根据学习误差调节权值 其中表示第次迭代中第n个输入量的连接权值 (6)回到2继续进行下一次迭代计算 基于单层感知器-误差修正学习网络最大的优点就是迭代过程相对简单,最后系统能稳定收敛到目标范围。但系统的稳定性受系统反馈参数影响较大,学习率的选取对于系统重复学习过程中的稳定性和收敛性是非常重要的,的值过大,会加快收敛速度但误差过大,的值过小,学习速度过慢,也将影响系统实时响应速度。 3遗传算法改进神经网络算法 上一节中提到的单层感知器-误差修正神经网络是一种简单的寻优算法,但神经网络权值寻优算法存在全局搜索能力差的缺点,初始权值随机性过大影响网络的泛化能力,而遗传算法可以对复杂的,非线性的、多峰的不可微函数实现最优全局搜索,能有效利用历史信息来推测下一代更优质的寻优点集 。这样不断进化,最后收敛到一个最适应环境的个体上,进而得出问题的最优解。因此,可以先用遗传算法对初始权值进行优化,在大范围解空间定位出适用于优化目标的较好搜索空间,然后利用神经网络在这一个较小解空间进行局部寻优,这样既可以避免在寻优过程陷入局部最优,还可以加快算法收敛。据此本文将遗传算法与单层感知器-学习修正神经网络算法进行结合来优化谐波含量计算。遗传算法进化步骤如下 : 第一步:确定决策变量和约束条件 包括基波权值在内,一共有13组,总共有26个权值,谐波权值的范围一般在[-1,1],权值可能溢出,本文将权值范围扩大到[-2,2],即: 第二步:建立优化模型 优化目标为使得性能指标到合理范围 第三步:确定编码、解码方法 对于每一个权值其取值区间为[-2,2],由于遗传算法计算目的为搜索最优区间,而非最优解,因此将[-2,2]区间以0.2为单位分为20等份,计算最终目标只需求出最优解所在区间即可,可知每个权值从-2到2有21个取值可能,可用4位二进制编码串表示,一共有26个权值,按照的顺序需要104位二进制编码串来表示,这便构成了染色体编码方法。解码时先将104位的二进制编码串截成26段4位二进制编码串,每一段编码串表示一个权值编码,设某一段编码为,解码后表示权值实际值为,可知 第四步:确定个体评价方法 可知个体评价方法即为性能指标控制到合理范围。 第五步:设计遗传算子 选择运算选用比例选择算子;交叉运算使用单点交叉算子;编译运算使用基本位变异算子。 第六步:设定遗传算法运行参数 包括群体大小、终止代数、交叉概率和变异概率 结合前面神经网络算法的分析,可得出遗传算法改进神经网络算法计算谐波的总计算流程,如图2所示: 4MATLAB仿真分析 根据前面对算法的分析,使用MATLAB提供的神经网络和遗传算法工具性进行仿真处理 。设置遗传算法群体大小为80,终止代数为100,交叉概率为0.7,变异概率为0.001,神经网络算法学习率为0.1,使用遗传算法改进神经网络算法的训练样本曲线如图3所示,单独使用神经网络算法的训练样本曲线如图4所示: 由图3和图4可知,采用遗传算法改进神经网络算法进行谐波分析,在遗传算法完成100步迭代后适应度最高样本的训练误差已经降到,此后进行神经网络训练到160步后训练误差已经降到,相比单独使用神经网络算法,需要到350步训练误差才能到,可见采用遗传算法改进神经网络算法大大加快了迭代速度和计算结果的准确性。 5遗传算法改进神经网络算法的优点 使用遗传算法改进神经网络算法为谐波计算分析提出了新的解决思路,主要特点包括:(1)全局搜索能力强,算法精确度高 。(2)抗干扰能力强.。(3)自适应能力强。智能算法进行谐波分析作为一种新兴的谐波分析思路,但是由于智能算法对于训练样本的依耐性非常大,算法参数的设置对于整体计算精度和效率影响非常大,现场应用不够,因此还需作更为深入的探索研究。 注释: 吕润如. 电力系统高次谐波[M].北京:中国电力出版社,1998. 危韧勇,李志勇.基于人工神经元网络的电力系统谐波测量方法[J]. 电网技术,1999,23(12):20-23. 焦李成.神经网络计算[M].西安:西安电子科技大学出版社,1993. 危韧勇,李志勇,李群湛.一种基于ANN理论的谐波电流动态检测方法研究[J]. 铁道学报,2000,22(1):40-43. 陈国良,王熙法,庄镇泉,王东生.遗传算法及其应用[M].北京:人民邮电出版社,1999. 王小平,曹立民.遗传算法-理论、应用于软件实现[M].西安:西安交通大学出版社,2002. 常巍,谢光军,黄朝峰.MATLAB R2007 基础与提高[M].北京:电子工业出版社,2007. 1 问题描述 以制造资源中的Job Shop调度为例,由于生产过程中由于作业过程受诸多随机因素的影响,只能得到工件i某道工序j加工时间的一个大概数据以及数据的可能变化范围。同时,工件的交货期与客户的满意度最为密切,不同的客户对工件的交货期要求不同,并非都要求为一固定时刻,而是一个与客户满意度关联的时间窗口,即交货期也是模糊的[2,3]。 为此本文用三角模糊数来表示加工时间,μij(x)表示在机器j上加工的工件i在加工时间x内属于完工集合的隶属度。用梯形模糊数来表示交货期,如图2所示,μi(c)表示工件i的满意隶属度函数,梯形模糊数(di1,di2,di3,di4)对应实际生产中提前/拖期完工情况。如果工件在[di2,di3]内完成,则该工件的满意度为1。 同时考虑模糊加工时间和模糊交货期,由于加工时间和交货期均为模糊量,采用以平均满意度作为优化指标[3]。客户满意度为产品模糊完工时间隶属函数和模糊交货期隶属函数的交集所围成的图形面积(即图3阴影部分图形面积)与模糊完工时间隶属函数形成的图形面积之比,其中、分别表示模糊加工时间和模糊交货期的隶属函数形成的图形面积。 令Π表示工件的可行调度集合,对于一个给定的调度σ∈Π,令f(σ)表示相应的目标函数值,则平均满意度的最大调度模型可描述如公式4所示,其中,i为工件号,σ*为使得平均满意度最大的最优调度。 2 算法设计 遗传算法是一种通用而有效的解最优化问题的方法,但单用简单的遗传算法在许多情况下不是十分有效[7]。而遗传算法与DNA计算的观念有着天然的相似之处,DNA是重要的基因物质,携带着丰富的遗传信息,能促进遗传算法进一步模拟生物的遗传机理和基因调控机理,改善遗传算法的性能,而遗传算法可以成为突破DNA计算局限性的方法[4,5]因此二者的结合是一个值得深入研究的问题。 2.1 编码 DNA序列的解空间为E={A,C,G,T}L,本文采用0(00)、1(01)、2(10)、3(11)四个数字对应DNA的四种碱基进行四进制编码,则长度为L的DNA分子序列的类型空间为E={0,1,2,3}L。 2.2 初始化 随机产生N个位数为nm,用[1,n]之间的自然数编码的染色体作为初始种群组成DNA汤,N为种群数,依次用随机数产生[1,n]之间的自然数,并记录产生的次数,每个随机数在染色体中只能出m次,这样可防止非法染色体的产生。 2.3 选择 为保护优良个体并保持种群多样性,在比例选择操作执行前,选择最好的N/2个序列和最差的N/2个序列作为选择操作的父辈。当前序列被复制的数目可根据下式计算: 式(5)中,,Fmax为保证Ji大于零的常数,fi为第i次的目标函数,通过选择操作将产生N个序列作为交叉和变异的父辈。 2.4 交叉 文献[6]将DNA分子序列分为中性和有害两大类,并指出在不同的分子序列中进行遗传操作可得到不同的进化结果。受此启发,可以定义最好的N/2个个体为中性个体,剩下的为有害个体。交叉算子均在中性个体中执行,其中置换操作的概率为1,转位操作的概率为0.5,若转位操作未执行,则执行换位操作。通过交叉操作,N/2个中性父辈将产生N个子后代。 2.5 变异 文献[6]指出,在同一个DNA序列的不同位置,存在hot spot和cold spot,且前者的碱基其变异概率远远大于后者。受此影响,对DNA遗传算法而言,在进化的不同阶段,DNA序列应拥有不同的hot spot和cold spot,且变异概率应是一个动态变化的过程。为保持种群的多样性并产生新的基因信息,变异操作在父辈的有害个体和交叉操作产生的子代中进行。 3 仿真试验与分析 3机器3工件的模糊加工任务分如表1所示。已知该33问题在规定加工顺序2-3-3-2-1-2-3-1-1下运用常规遗传算法求得的平均最大满意度为0.5[6,7]。现使用DNA遗传算法来求解,取最大进化代数为100,种群个数N为50,DNA序列长度L为40,经过多次运算均能获得平均最大满意度值为0.5,工件加工顺序为3-2-2-1-3-1-2-3-1。该调度结果与在规定加工顺序2-3-3-2-1-2-3-1-1下得到的最大满意度值0.5一致,从而验证了算法的有效性、可行性。 4 结论 采用DNA遗传算法和模糊的适应度函数求解模糊优化问题,通过改进遗传算子的编码、选择、交叉和变异等操作,可有效地解决模糊优化问题,仿真结果表明算法是可行的、有效的。 摘要：为了求解制造资源的模糊优化问题,提出基于DNA计算的混合遗传算法的求解方法。在该求解方法中,建立模糊优化问题的数学模型,以最大满意度为优化目标;采用四进制编码方式,将DNA序列分成中性和有害两部分,交叉操作只在中性部分进行;变异概率是动态变化的,由变异概率决定是否执行变异操作。通过对编码、选择、交叉和变异等遗传操作进行研究,给出了实例仿真的实验结果及结论。 关键词：DNA计算,改进遗传算法,模糊优化 参考文献 [1]刘民,吴澄.制造过程智能优化调度算法及其应用[M].北京:国防工业出版社,2008:1-20. [2]GARETTI M,TAISCH M.Neural networks in production planning and control[J].Production Planning and Control,1999(10):324-339. [3]耿兆强,邹益仁.基于遗传算法的作业车间模糊调度问题的研究[J].计算机集成制造系统,2007,8(8):616-620 [4]丁永生.DNA计算与软计算[M].北京:科学出版社,2002.61-73. [5]陶吉利.基于DNA计算的遗传算法及应用研究[D].浙江大学博士论文,2007:3-10. 当今的自动控制技术都是基于反馈的概念。反馈理论的要素包括三个部分:测量、比较和执行。测量关心的变量,与期望值相比较,用这个误差纠正调节控制系统的响应。PID(比例-积分-微分)控制器作为最早实用化的控制器已有50多年历史,现在仍然是应用最广泛的工业控制器。PID控制器简单易懂,使用中不需精确的系统模型等先决条件,因而成为应用最为广泛的控制器[1]。 1 综合智能控制思想 1.1 PID控制算法现状 PID控制算法简单、鲁棒性强,但其参数整定过程繁琐,整定时需要控制对象的精确数学模型,而且整定往往是针对某一种具体工况进行的,缺乏自学习和自适应能力。所有这些决定了它对于具有高度非线性、大迟延以及时变等特性的现代控制系统已越来越不适应。 1.2 智能控制思想的提出 模糊神经网络不再依赖控制对象的精确数学模型,只需控制专家或操作工人的经验知识,比较适合于表达那些模糊或定性的知识[2]。网络的各个参数具有明显的物理意义,因此其初值可以依据一些先验的知识来确定,而不再是随机的,这有助于加快算法的运行,缩短运行时间。同时它具有函数逼近功能,具有较强的自适应、自学习能力、容错能力和泛化能力。模糊神经网络的不足之处在于依靠控制专家的经验知识进行不断的试凑,因此具有较大的主观性,学习和适应能力较差。考虑到试凑的过程实际上就是一个寻优过程,因此可借助遗传算法来进行优化[3]。 出于以上几点,提出将模糊神经网络和遗传算法引入PID控制参数的整定过程,从而构造出一种基于模糊神经网络和遗传算法的智能PID控制器。 2 技术方案 一般模糊神经网络的BP学习算法是一种建立和调整模糊推理控制系统的良好方法,但这种方法本质上是一种只考虑局部区域的梯度法,缺乏全局性,有可能仅优化到局部极值部分,其调整的收敛性依赖于初始状态的选择。而遗传算法是一种基于生物进化过程的随机搜索的全局优化方法,它通过交叉和变异大大减少了初始状态的影响,使搜索得到最优结果而不停留在局部极值处。为了发挥GA算法和BP算法的长处,可以用GA算法优化具有全局性的参数和网络结构,用BP算法调节和优化具有局部性的参数。这两种方法综合使用,可以大大提高模糊神经网络控制系统的自学习性能和鲁棒性[4]。 具体方案如下: 1)控制器采用两输入三输出结构,输入分别为偏差和偏差的变化率,输出分别为比例系数KP、积分系数KI和微分系数KD; 2)用遗传算法同时优化量化因子、比例因子、隶属度函数、控制规则和初始连接权系数; 3)在遗传算法的运行过程中,根据种群结构的变化,借助模糊逻辑确定适当的交叉概率和变异概率。 相应的控制器结构如图1所示。 采用智能PID控制器的位置伺服系统结构如图2所示。 交叉概率和变异概率对遗传算法的收敛速度有很大影响,如果选择不当,可能会造成算法收敛过程缓慢,甚至无法收敛,也可能会造成早熟收敛[3]。本论文提出借助模糊逻辑来确定交叉概率和变异概率。 3 用模糊逻辑优化交叉概率和变异概率 3.1 输入输出语言变量的确定 由于pc、pm的确定主要取决于群体中个体适应值的差异,当群体中个体的适应值差别较大时,说明群体的多样性较高,为保证算法的稳定性和快速收敛,这时就需要增大pc,同时减小pm;当群体中个体的适应值差别较小时,说明群体的多样性较差,为防止个别个体在群体中急剧增加,导致算法早熟收敛,这时就需要减小pc,同时增大pm,以加快群体中新个体结构的产生。 3.2 模糊分割及隶属度函数的确定 取输入量x1、x2和输出量pc、pm的量化论域均为[-6,6],模糊分割数均取为七,模糊语言值分别为:NB(负大)、NM(负中)、NS(负小)、ZE(零)、PS(正小)、PM(正中)、PB(正大),隶属度函数采用铃形函数。即 3.3 模糊控制规则的建立 根据交叉概率和变异概率与种群多样性之间的关系[5],建立控制规则如表1和表2所示。 3.4 模糊推理 模糊蕴含关系采用最小运算或积运算以及“also”采用求并运算时可以给出最好的控制效果,而且实现起来也最简单。因此,在这里模糊蕴含运算采用最小运算,句子连接词“also”采用求并运算。 3.5 去模糊化 采用最常用的加权平均法(即重心法)。 4 用改进的遗传算法优化全局性参数 全局性参数分别是指模糊控制器的量化因子、比例因子、隶属度函数、模糊控制规则和初始连接权系数。 量化因子和比例因子的大小对模糊控制系统的动态性能有较大影响。量化因子选的较大时,可以减小系统的静态误差,但系统的超调也较大,过渡过程较长,因为量化因子增大,相当于缩小了误差的基本论域,增大了误差的控制作用,因此导致上升时间变短,但由于超调量较大,使得系统的过渡过程变长,甚至出现振荡;比例因子选择较大时,系统的超调量减小,比例因子越大,系统的超调量就越小,但系统的响应速度会变慢;初始连接权系数选的较大时,可以减小系统的静态误差,但选择过大,会使系统变的不稳定。目前,这些因子的确定还没有一套可行的指导理论,主要是靠控制专家的经验知识不断地进行试凑,过程比较繁琐。同时考虑到量化因子和比例因子的选择不同,隶属度函数参数的选择也会有所不同,因此,决定与隶属度函数和模糊控制规则一起由遗传算法进行优化[5]。 5 改进的BP算法在线调整连接权系数 常规的模糊神经网络,通常是以网络输出层各参数的输出值与参考值之差的平方和作为误差代价函数,然后利用事先采集好的训练样本,通过误差反向传播,进行连接权的调整。但是,对于本网络结构而言,网络的输出层所对应的参数分别是比例系数KP、积分系数KI和微分系数KD,而对于一个实际的被控对象,要想得到关于这三个参数的训练样本具有一定的困难。因此,在这里对误差代价函数进行一些改进,不再利用KP、KI和KD构造误差代价函数,而是改用整个控制系统最终的输出值来构造误差代价函数,从而得到一种新的训练连接权的BP算法[6]。 相应的算法流程图如图3所示。 6 结论 与常规的PID控制器相比,采用遗传算法和模糊神经网络优化的智能PID控制器不但实现了无超调控制,响应速度明显加快,过渡过程时间大大缩短,而且具有较强的自适应、自学习能力和抗干扰能力;另外,同标准的模糊神经网络相比,新型的控制器还使得规则库大大简化,网络结构更为简单。 由此可以看出,新型的控制策略对于提高数控机床位置伺服系统的定位精度和跟踪精度,从而提高数控机床的加工精度具有明显的效果。 参考文献 [1]洪学究.PID控制器原理http://www.hudong.com.html.2010. [2]郑晓虎,朱荻.模糊神经网络在UV-LIGA工艺优化中的应用[J].光学精密工程,2006,14(1):139-144. [3]樊叔维,张兴志.全局优化算法自适应模拟退火-遗传算法的研究[J].光学精密工程,1999,7(4):16-21. [4]许廷发,张敏等.改进的BP算法在多目标识别中的应用[J].光学精密工程,2003,11(5):513-515. [5]刘研.基于改进遗传算法的电极优化方法的研究[J].机械设计与制造,2010(4):51-53. 关键词：遗传算法,模糊控制器,ITAE准则 1、引言 本设计主要是利用遗传算法对模糊控制器进行优化设计。在对模糊控制和遗传算法基本理论学习的基础上, 结合当前模糊控制器设计的现状, 提出了一种基于遗传算法的模糊控制器优化设计方法。鉴于模糊控制器参数编码的特殊性, 编码过程中对量化因子、比例因子进行了统一编码, 实现了多个因数的整体寻优。 2、模糊控制器的设计 2.1 模糊控制器的结构 模糊控制是以模糊集理论、语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种智能控制方法, 它是从行为上模仿人的模糊推理和决策过程的一种智能控制方法。模糊控制器也称为模糊逻辑控制器, 由于所采用的模糊控制规则是由模糊理论中模糊条件语句来描述的, 因此模糊控制器是一种语言型控制器, 故也称为模糊语言控制器。模糊控制器分为单变量模糊控制器和多变量模糊控制器。单变量模糊控制器是指在模糊控化系统中, 具有一个输入变量和一个输出变量。如下图1所示。 2.2 模糊集及论域定义 在模糊控制器中, 每格语言变量都有一个允许的变化范围, 这一范围被称为语言变量的基本论域。将输入值以适当的比例转换到论域的数值, 利用变量来描述测量物理量的过程, 依适合的语言之求该值相对之隶属度, 此口语化变量我们称之为模糊集。其中e、ec、u统称为模糊变量。 2.3 定义输入、输出隶属函数 模糊变量的模糊集和论域确定后, 需确定隶属函数, 即对模糊变量赋值, 确定论域内元素对模糊变量的隶属度, 如图2和图3所示。 2.4 建立模糊控制规则 模糊控制规则的建立常采用经验归纳法和推理合成法。所谓经验归纳法, 就是根据已有的控制经验和直觉推理, 经整理、加工和提炼后构成模糊规则的方法。推理合成法是跟库已有的输入输出数据, 通过模糊推理合成, 求取模糊控制量。模糊规则如下表1所示。 2.6 模糊推理 根据语言变量的定义对输入量模糊化后, 下一步就是模糊推理。模糊推理由条件聚合, 推断和累加三部分。首先计算控制率中每条规则满足条件程度, 然后根据条件的满足程度推断单一规则输出的大小, 最后将所有规则的输出累加, 得到总的模糊输出。模糊推理方法常用的是M a m d a n i型模糊推理。在本设计中采用的是Mamdani推理方法。 3、基于遗传算法优化及仿真 3.1 遗传算法优化 遗传算法的经典应用领域便是函数优化, 同时函数优化也是遗传算法进行性能评价的常用算例, 测试函数有各种各样复杂形式:凸函数和凹函数、连续函数和离散函数、单峰函数和多峰函数、低维函数和高维函数等。通过对一些非线性、多模型、多目标的函数优化, 遗传算法可以方便的得到较好的结果。本文选择ITAE准则指标为最优化指标, 即时间乘绝对误差积分准则, 该指标反映系统的综合性能, 表达式如式 (1) , 仿真模型如下图1所示。 搜索0可得优化后的控制器参数Ke=0.58995, Kec=0.20169, Ku=0.73224仿真结果如下图2所示。 与模糊控制器仿真结果相比, 采用遗传算法后, 调节时间明显缩短很多, 控制效果显著改善。 3.2 抗干扰分析 加入一幅值为0.6, 脉宽为1s的脉冲信号后的仿真图如图3所示。 4、结语 本文中采用模糊规则对模糊控制系统进行了设计, 在不进行调整控制器的情况下, 系统稳态误差较小超调、较好控制效果。 运用遗传算法, 模糊控制器的参数依照ITAE准则优化后, 得到了更加合理的参数, 显著改善了动态性能。 参考文献 [1]张乃尧.用遗传算法优化模糊控制器的隶属度参数[J].电气自动化, 1996, 18 (1) :4-6. 温室对象是个非线性、分布参数、时变、大时延和多变量耦合的复杂对象, 但通过对多变量的解耦、园艺经验及实际的测量结果, 可以把温室对象简化为一个一阶大惯性加大时延的环节。大时延问题是控制界一直未得到妥善解决的问题。控制作用的时延极易引起系统的大超调和持续振荡或中调的过渡过程, 动态品质很差, 甚至可能使系统不稳定, 而且使系统的扰动不能及时得到响应。未来温室智能控制的发展方向将是各控制算法的融合技术。本文将遗传算法、神经网络、模糊控制和PID控制融合在一起, 可相互补充, 充分发挥各自的优点, 达到最优的控制效果。 1 总体控制方案的设计 温室环境中要控制的因子很多, 如温度、湿度、光照和CO2浓度等。因为温度对作物来说是最重要的一个环境因子, 所以以温室温度控制为例, 对温度进行仿真控制。本文提出的控制算法的系统结构图如图1所示。 2 模糊神经网络控制 2.1 设计思路 模糊神经网络控制主要是指利用神经网络结构来实现模糊逻辑推理, 从而使传统神经网络没有明确物理含义的权值被赋予了模糊逻辑中推理参数的物理含义。设计模糊神经网络控制器主要包括以下几部分:确定模型的输入/输出个数、模糊神经网络的层数、神经元的激励函数和去模糊化的方法等。本文首先考虑对温室环境的温度进行控制, 此时模糊神经网络的控制器输入个数为1, 采用2个输入量, 即温度误差和温度误差变化率。 2.2 模糊神经网络控制器模型结构 模糊神经网络控制器 (如图2所示) , 由输入层、两个隐含层和输出层构成4层神经网络。从第2层到第4层的神经元都有明确的模糊逻辑含义;第2层是将输入变量模糊化, 即求输入变量的隶属度, 选择类高斯函数作为隶属度函数;第3层实现模糊推理功能, 选高斯函数为模糊推理函数;第4层实现去模糊化功能, 这里采用重心法去模糊化。 1) 类高斯函数。 2) 高斯函数。 其中, 中心c和半径σ都是可调整的参数。 2.3 PID控制器 本文中所采用的是经典增量式数字PID控制, 控制算式为 式中 KP, KI, KD比例、积分和微分系数, 是神经网络NN的3个输出; u (k) 控制器输出, 利用u (k) 控制被控对象。 3 基于遗传算法的模糊神经网络控制 与以往所采用的模型训练算法 (如BP算法、梯度法和牛顿法等) 相比, 改进遗传算法在搜索过程中不易陷入局部极值点, 能在全局范围内较快地找到最优解, 且不要求目标函数具有可微和非凹等特性, 还具有编程简单的优点。 3.1 被控对象的选择 本文所考虑的被控对象可由具有纯滞后的一阶惯性环节来表示, 其传递函数为 式中 K静态增益; T时间常数; τ纯滞后时间。 3.2 温室对象辨识系统 PID控制要取得较好的控制效果, 就必须通过调整好比例、积分和微分3种控制作用, 形成控制量中相互配合、相互制约的关系。这种关系不一定是简单的“线性组合”, 从变化无穷的非线性组合中可以找出最佳的组合。神经网络具有的任意非线性表达能力, 可以通过对系统性能的学习来实现具有最佳组合的模糊PID控制。本文采用基于遗传算法的BP神经网络, 来建立参数 KP, KI和KD的PID控制系统。由图1可知, 整个控制系统分为3部分: 1) 首先对温室系统进行辨识, 提供给基于遗传算法的模糊神经网络一个学习信号; 2) 基于遗传算法的模糊神经网络, 根据辨识系统提供的学习信号, 调节PID控制器的参数, 以期达到性能指标的最优化, 使输出层神经元的输出状态对应于PID控制器的3个可调节参数KP, KI和KD, 即通过神经网络的自学习和加权系数调整, 使神经网络输出对应于某种最优控制规律下的PID控制器参数; 3) 采用经典的增量式PID控制器, 直接对被控对象进行闭环控制, 并且3个参数KP, KI和KD由模糊神经网络实现在线调整。 3.3 遗传算法训练优化模糊神经网络 本文主要讨论将遗传算法用于前馈网络的权值优化, 其基本思想是将网络的学习过程看成是在权值空间中搜索最优权值集合的过程。其结合算法的系统结构图如图3所示。 考虑到神经网络理论在最优结构方面还不是很成熟, 目前还没有一个成形的理论来定义网络的最优结构, 同时也考虑到遗传算法对于网络结构的优化方法也还不成熟, 因此在本文的系统应用中, 预先固定网络的基本结构, 采用遗传算法对网络的权系值和阈值进行优化。 3.3.1 优化方案 遗传算法在对神经网络进行权阈值优化的过程中, 首先把权值和阈值编码后按一定顺序合成一个长串, 从而在网络结构已经确定的情况下, 每一个染色体串就描述了一个神经网络。为了计算每一个个体的适应值, 将该个体串赋给网络参数 (解码) 。该网络对训练输入样本进行运算, 再根据输出样本返回误差平方和 (适应度) , 即在遗传算法中, 网络起到计算函数的作用。整个迭代运算过程中, 神经网络的结构 (包括隐层数、结点数以及结点间的连接方式) 是固定不变的。优化训练的步骤如下: 1) 确定网络权系的编码解码规则和个体位串的长度。权系值 (权值和阈值) 与GA空间的个体位串的关系由编码映射决定的; 2) 选定GA操作、设置GA参数及自适应调整算法等; 3) 给定网路的输入/输出样本集:xi/yi, i=1, 2, , n, j=1, 2, , m; 4) 随机产生初始种群, 种群规模为M; 5) 译码种群中的每一个体位串, 求得M组网络的权系值, 得到具有相同结构的N个网络; 6) 由输入样本集经前向传播算法, 求得M组网络权值对应的M个网络的输出:undefined; 7) 设定网络的目标函数, 将其转换成适应度, 对N个网络进行评价; 8) 依据适应度在GA空间进行选择操作; 9) 依据选定的交叉、变异、有关算法及参数, 进行相应的操作, 得到新一代种群; 10) 返回5) , 直到满足性能要求, 得到一组优化的权系值。 算法流程图如图4所示。 3.3.2 GA优化模糊神经网络的参数设置 3.3.2.1 初始群体的生成 采用实数编码, 并随机生成种群规模为50的初始群体。系统中有8个参数需要优化, 包括GA-BPNN、辨识器的学习速率、惯性系数以及各修正系数。因此, 以8个参数为分量构成8维行向量, 并把它作为个体的编码, 即 式中 p1～p6WkP, WkI, WkD的学习速率和惯性系数αP, ηP, αI, ηI, αD, ηD; p7, p8辨识器的学习速率ηf和惯性系数αf。 采用计算机随机生成初始种群, 要求在产生的每个体中8个向量均为0～1之间的随机小数。因为在一般的控制过程中kP值相对于其他两个参数kI和kD要稍大些, 所以为了加快遗传算法的寻优速度, 可以使代表wkP的学习速率αP、惯性系数ηp的向量p1和p2值稍大点, 如p1和p2取0.4～ 1之间的随机数。 3.1.2.2 目标函数的确定 本文的目的是在一定的约束条件下通过遗传算法来优化BP神经网络、辨识器的学习速率和惯性系数等参数, 使控制系统具有良好的控制性能。通常衡量一个控制系统的指标有3方面 (即稳定性、准确性和快速性) , 而上升时间反映了系统的快速性。上升时间越短, 控制进行得就越快, 系统品质也就越好。但是如果单纯追求系统的动态特性, 得到的参数很可能使控制信号过大, 在实际应用中会因系统固有的饱和特性导致系统的不稳定。因此, 本文选择了控制量、误差和上升时间作为遗传算法寻优的约束条件。其目标函数为 式中 w3权值, 且w4≫w1; e (t) =y (t) -y (t-1) ; y (t) 被控对象输出。 4 仿真分析 利用国际公认的最优秀的数值计算和仿真分析软件作为计算机辅助设计工具, 用M 语言编写各相关程序。取系统采样时间为20s, 遗传算法的种群规模N=50, 最大优化次数为500次, 每次遗传操作后保留1个最优个体, 交叉概率和变异概率分别为pc=0.68 , pm=0.05。所得仿真结果和使用Ziegler Nichols 整定式设计的传统PID 控制器的控制效果, 如图5所示。 比较可知:传统PID 控制超调过大, 震荡次数过多, 动态性能劣于所设计的遗传神经控制;传统PID 控制追求上升阶段的快速性, 就会导致调节后期的震荡;追求调节后期的小超调和少震荡等动态性能, 就难免影响上升速度, 而遗传神经控制器阶跃响应的超调量很小, 过渡时间也明显缩短。 5 结论 经过计算机辅助设计与仿真可以证明:本文设计的遗传算法与模糊神经网络相融合的控制器, 较传统PID 控制器使控制系统动态性能有了很大改善, 同时也解决了单纯神经控制收敛速度慢、易陷于局部极小和全局搜索能力差等问题。 新的基于遗传算法的模糊神经网络温室温度控制器充分显现了二者相融合的优越性。 摘要：为了创造适合作物生长的环境, 针对温室系统的特点提出了一种新的基于遗传算法的模糊神经网络控制器, 利用遗传算法训练模糊神经网络模型, 并采用此模糊神经网络控制器控制温室温度系统。运用该方法对温室温度控制系统进行了Matlab仿真, 结果表明:采用遗传模糊神经控制器的系统, 不但提高了阶跃响应的快速性, 而且大大减少了超调量。 关键词：温室温度,模糊神经网络,控制器,遗传算法 参考文献 [1]李秀梅, 刘华毅, 徐景德.一种新的遗传算法求解约束优化问题[J].计算机技术与自动化, 2003 (3) :17-20. 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[7]Cohen MA, Grossberg S.Absolute stability of global patternformation and parallel memory storage by competitive neuralnetwork[J].IEEE Trans.SMC, 1983, 13 (5) :815-826. 关键词： 遗传算法； 退化系统； 图像恢复 中图分类号： TN 911.73 文献标识码： A 引 言 图像退化[1]是任何一个成像系统都不可以避免的一个问题，针对于成像系统的不同要求和设计，通常恢复滤波器的选择也各不相同，常用的恢复算法有维纳滤波、逆滤波、最大熵滤波[2]等。对于一些成像系统而言，当对退化系统先验知识不够完备或者说对退化函数的认识不够清晰，是无法设计出好的恢复滤波器的，因此在设计滤波器之前做一个退化函数的估计是有必要的。 遗传算法[3]作为一种成熟优秀的全局寻优算法，鲁棒性强的同时也不需要太多的参数设置。通过近些年的发展，遗传算法已得到了越来越多领域的认可。 1 图像退化模型 图像退化的过程可以简单地描述为：一幅原始图像f（x，y）与一个退化系统或者退化函数H的作用，再加以噪声n（x，y），形成退化图像g（x，y）。图像退化过程如图1所示。如何获得较为精准的退化函数是大家所关心的问题。 2 遗传算法 2.1 遗传算法简介 遗传算法（genetic algorithm，GA）是一种抽象于生物进化过程的模拟自然选择和生物遗传机制的优化算法，它体现了适者生存、优胜劣汰的进化原则[5]。通过对可能包含解的群体反复使用遗传学的基本操作，不断生成新的群体，使群体不断进化，同时以全局并行搜索技术来搜索优化群体中的最优个体，以搜寻到全局最优解。标准的遗传算法进化流程图如图2所示。 遗传算法不但自组织性、自适应性好，所需受控参数少，鲁棒性强[6]，而且在需要解决的问题越复杂、目标越不明确时，其优越性越大，因此在许多领域都得到了较为广泛的应用。 2.2 实验中遗传算法的应用 实验背景：为验证遗传算法对估计系统退化函数的有效性，会事先用一副原始图像通过一个已知的退化函数得到退化图像。在已知原始图像和退化图像的条件下，用遗传算法估计退化函数。若估计的退化函数与之前已知的退化函数一致或者相似，则说明用遗传算法估计图像的退化函数是有效的。 首先对退化函数种群进行初始化，由于已知的图像都是二维灰度图像，故为简化过程方便计算，每一个初始化的退化函数都设为一个M×N的二维矩阵。 利用随机函数随机产生，并且根据退化函数的特点对每一个个体都要进行归一化处理。一般来说，种群规模为20～100，文中初始种群规模数为50，迭代次数500次。 遗传算法中需要把握好的几个关键步骤为：选择算子、交叉算子、变异算子[7]，下面将逐个介绍。 2.2.1选择算子 选择算子顾名思义就是将种群中适应度高的个体选出，淘汰种群中适应度低的个体。文中的适应度函数由于是为了评估退化算子的好坏，故会把每一个估计的退化函数分别与原始图像进行卷积运算，得到估计的退化图像，通过求估计的退化图像与实际退化图像的峰值信噪比（peak signal to noise radio，PSNR）的大小，来判断估计退化函数的好坏。PSNR越大即适应度越好，估计的退化函数就越好。 在整个流程过程中，每一次交叉、变异都会不断的产生新个体，为了更好地体现“适者生存”的进化原则，会在当前种群中的N个旧个体，和经过交叉、变异产生的N个新个体，总共2N个个体同时作为选择对象，根据适应度的大小，淘汰其中适应度小的N个个体，留下剩下适应度大的个体。 2.2.2交叉算子 整个遗传算法进化过程主要通过交叉算子产生新个体，通常采用的交叉算法有：单点交叉，多点交叉等。文中种群个体为二维矩阵，为方便操作过程，采用随机交叉块的方法，即随机产生交叉点P，该点将矩阵分为4块，再按照图3所示组合方法得到新个体。 2.2.3变异算子 变异算子是进化过程中不可缺少的一步，既可以保证遗传算法种群的多样性，又能有效地防治过早收敛。一般来说变异概率不会太高（0.5%～2%），根据种群数的大小，每一代只变异一个个体。对随机取出的变异个体，根据矩阵大小，随机取出矩阵大小的1%个位置，以0～1之间的随机数填充之即可。 4 结 论 通过实验结果可以看出，遗传算法作为一种比较成熟的进化优化理论，可以对成像系统的退化函数做出较为精准的估计。在实践中，也可以通过实验法来估计成像系统的退化函数，数据也比较理想，但是却是非常的耗时耗力；而遗传算法能在克服噪声影响的前提下，对退化函数有了较为精确的估计，为后期的设计恢复滤波器奠定基础。 参考文献： [1] GONZALEZ R，WOODS R.Digital image processing[M].2nd ed.Beijing：Publishing House of Electronics Industry，2008. 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[7] 黄薇薇，叶 子，张文字，等.基于遗传算法的波前编码相位板参数优化[J].光学仪器，2007，29（4）：17-22. 入侵检测作为动态安全技术中最核心的技术之一, 其是基于入侵者的行为与正常用户的行为存在某种程度的差异, 从而定义系统正常轮廓, 用这一正常轮廓与系统的暂态轮廓进行对比, 来判断是否有入侵行为发生。因此, 入侵检测的关键问题就是如何确定这样一个正常轮廓值。目前, 该正常轮廓值的确定过于依赖专家经验值, 导致漏报率和误报率过高。将模糊数据挖掘运用到入侵检测中能有效地解决这个问题。 1 模糊关联规则 1.1 模糊关联规则挖掘 关联规则挖掘是指从同一数据库表中找出多个属性之间存在的关联, 定义I={i1, i2, , i3}是项目全集, D是事务数据库, 事务T是项目子集, 模糊关联规则是将特定的连续属性ij 取代为由多个属性组成的模糊集合Ifuzzy= (ij1, ij2, ijp) , 及其相应的隶属函数mij= (mij1, mij2, mijp) , 同时, 关联规则的形式也转化为: (x, a) (y, b) [c, s], 其中, a和b分别是与X和Y相关联的模糊集。 令αaj[ti (xj) ]为第i个记录的第j个属性在模糊集a中的隶属度, 定义 (x, a) (y, b) 的支持度和置信度为: undefined 1.2 隶属函数 隶属函数用于表示事务属性值对模糊集合的隶属度, 其一般表示为mi (k, v) , 表示值v对i的第k个模糊集合的隶属度。对事务集T={T.i1, T.i2, , T.im}, 则mij (k, T.ij) 即为事务T的第i个属性值对其第j个模糊集合的隶属度。 对每一项目集X (jp=cp, ip+1=cp+1, , iq=cq) , 定义事务T (tp, tp+1, tq) 对X的隶属度为: undefined 其中, w为用户满意度因子 undefined 隶属函数有偏小型 (Z型函数) 、偏大型 (S型函数) 和对称型 (π型函数) , 常用的隶属函数为: (记为F) undefined 这样, 问题的关键就变为如何确定最适合的隶属函数参数, 一般采用遗传算法来进行优化。 2 遗传算法 遗传算法的主要思想是从个体中择优汰劣, 通过不断的选择、杂交与变异来产生优良的个体。 2.1 编码 对隶属函数所有的参数进行编码, 首先确定变元的取值区间想x[xmin, xmax], 然后根据x确定各参数的编码长度, 并分别进行编码, 最后组成一个个体。按照此方法, 随机生成多个个体, 形成初始群体。 2.2 个体适应度 个体适应度是描述群体中个体优劣的尺度。在入侵检测中, 隶属函数优化的目标是在最大化用户正常行为规则集与正常行为框架规则集的相似度sn的同时, 最小化从含有入侵数据中所挖掘出的规则集与正常行为框架规则集的相似度sa。因此, 我们采用式 (1) 作为个体的适应度函数。 undefined 相似度的计算如下: 给定两个规则:R1:xy, s, c, R2:x′y′, s′, c′, 其相似度为: undefined 定义两个规则集间的相似度为: undefined 其中undefined分别为规则f1, f2所包含的规则数目。 2.3 遗传算子 选择、交叉和变异是遗传算法中主要的遗传算子。选择交配组时一般采用轮盘赌方式进行选择。交叉算子一般包括两个方面的内容:确定交叉点的位置、进行部分基因交换。交叉方式包括单点交叉和多点交叉, 在入侵检测的模糊数据挖掘中由于数据库中往往包含多个连续属性, 确定隶属函数参数时编码长度较长, 因此, 一般采用多点交叉。变异率用于确定个体中突变字符的个数, 可以采用固定的变异率, 也可以根据需要随机选取。对新产生的种群计算其适应度, 如果满足预先规定的阈值则结束, 否则开始新一轮遗传操作。 3 实验分析与结论 采用Mat lab作仿真实验。实验数据采用3秒内网络正常状态下的网络流量Nf;受到拒绝服务攻击时的网络流量Abf1;强行登录攻击时的网络流量:Abf2。采用“包头中含有SYN的TCP、FN、 RST的TCP包数量”3个属性作为待测属性, 划分为3个模糊集合, 采用1.3中的F函数作为隶属函数。 由文中理论知, 整个参数集由18个参数组成, 编码并随机选择7个个体组成初始种群G。 将Nf的80%作为参考数据Nf1, 20%作为正常测试数据Nf2, Abf1和Abf2作为异常测试数据。取minsup=0.30, mincon=0.70。采用Aprior分别挖掘出规则集RNf1、RNf2、RAbf1、RAbf2, 分别计算它们和 R Nf1的相似度及每个个体的适应度。将适应度最小的个体用适应度最大的个体替换, 对其它6个个体采用两点交换方式进行交换, 交换点随机选择, 交换的字符串长度为16位。取突变概率为0.025, 按照上述步骤重复循环500次得到最优个体。 通过图1我们可以看出算法在最大化用户正常行为规则集与正常行为框架规则集的相似度的同时最小化从含有入侵检测数据中所挖掘出的规则集与正常行为框架规则集的相似度, 有效地将正常状态和异常状态区分开, 提高了入侵检测的准确度。 参考文献 [1]朱玉全, 孙志挥.快速更新频繁项集[J].计算机研究与发展, 2003 (40) . [2]高翔, 王敏.基于数据挖掘技术的入侵检测系统研究[J].西北工业大学学报, 2003 (21) . [3]肖频.基于模糊关联规则和遗传算法的入侵检测[J].计算机安全技术, 2009 (2) .模糊遗传算法 第4篇
井间地震速度反演的遗传算法 第5篇
模糊遗传算法 第6篇
模糊遗传算法 第7篇
模糊遗传算法 第8篇
模糊遗传算法 第9篇
模糊遗传算法 第10篇
用遗传算法估计图像退化系统函数 第11篇
模糊遗传算法 第12篇
模糊遗传算法范文
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