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遺傳算法的基本原理基于遺傳算法整定的PID控制

2734680 2023-07-19 | pdf | 0.37 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

　　遺傳算法簡稱GA（Genetic Algorithms）是1962年由美國Michigan大學的Holland教授提出的模擬自然界遺傳機制和生物進化論而成的一種并行隨機搜索最優化方法。它將“優劣汰，適者生存”的生物進化原理引入優化參數形成的編碼串聯群體中，按所選擇的適配值函數并通過遺傳中的復制、交叉及變異對個體進行篩選，使適配值高的個體被保留下來，組成新的群體，新的群體既繼承了上代的信息，又優于上一代。這樣周而復始，群體中個體適應度不斷提高，直到滿足一定的條件。其算法簡單，可并行處理，能得到全局最優解。遺傳算法的主要特點：

　　（1）遺傳算法是對參數的編碼進行操作，而非對參數本身：

　　（2）遺傳算法是從許多點開始并行操作，而非局限于點；

　　（3）遺傳算法通過目標函數來計算適配值，而不需要其他推導，從而對問題的依賴性較小：

　　（4）遺傳算法的尋優規則是由概率決定的，而非確定性的；

　　（5）遺傳算法在解空間進行高效啟發式搜索，而非肓日地窮舉或完全隨機搜索：

　　（6）遺傳算法對于待尋優的函數基本無限制，它既不要求函數連續，也不要求函數可微，既可以是數學解析式所表示的顯函數，又可以是映射矩陣其至是神經網絡的隱函數，因而應用范圍較廣；

　　（7）遺傳算法具有并行計算的特點，因而可通過大規模并行計算來提高計算速度：

　　（8）遺傳算法更適合大規模復雜問題的優化；

　　（9）遺傳算法計算簡單，功能強。