遗传算法

..................................................................10 编码方法 垒遥 .......................................................................................................10 适应度函数 垒遥 .......

中检测和执行装置的正负方向已经完全确定，因而矢量方向定义如图 22,图 23 所示，图示方向为矢量正方向。 其中 N和 P为小车与杆相互作用的水平和垂直方向的分量，在实际的倒立摆系统中检测和执行装置的正负方向已经完全确定，即小车向电机方向运行和摆杆的顺时针方向旋转为正方向。 图 22 小车隔离受力分析 图 23 摆隔离受力分析 在忽略空气阻力，各种摩擦之后

(l)编码，把问题的解转化成位串表示形式。 (2)定义适应性函数。 (3)确定遗传算法的各算子及参数，包括选择、交叉、变异方法，交叉率、变异率、群体容量、最大遗传代数等。 (4)随机初始化群体。 正文： 基于遗传算法的背包问题求解 5 (5)计算群体中每一个染色体的适应值。 (6)按照遗传操作形成下一代群体。 ①从当前群体中由事先设定好的选择方法选出两个染色体。 ②根据给定的交叉率

选择、繁衍和替换过程，直到整个过程满足一定的结束条件为止。 通常情况下，进化过程的最后一改善或解决实际问题 实际问题 参数 集 编码成位串 计算适应度值 统计结果 遗传操作 种群 2 种群 1 三种遗传算子： 选择算子 交叉算子 变异算子 经过优化的一个或多个参数集（解码后） 随机算子 种群 1 种 群 2 代群体中的适应 度值最高的个体，就是利用遗传算法求解的优化问题的最终结果。

7 )11 sTs)(T(kG (s) dip  其中 PK 为比例系数； iT 为积分时间常数； dT 为微分时间常数。 PID 控制器的基本用途 PID 控制器由于用途广泛、使用灵活，已有系列化产品，使用中只需设定三个参数（ pK ， iT 和 dT ）即可。 在很多情况下，并不一定需要全部三个单元，可以取其中的一到两个单元，但比例控制单元是必不可少的。 首先， PID 应用范围广

遗传算法基本思想 进化论认为每一物种在不断的发展过程中都是越来越适应环境。 物种的每个个体的基本特征被后代所继承，但后代又不完全同于父代，这些新的变化若适应环境，则被保留下来。 在某一环境中也是那些更能适应环境的个体特征能被保留下来，这就是适者生存的原理。 遗传学说认为遗传是作为一种指令码封装在每个细胞中，并以基因的形式包含在染色体中，每个基因有特殊的位置并控制某个特殊的性质

( IFSA )第五届世界会议首先明确提出随后在许多有关的国际学术会议上得到充分体现。 应该指出 ,我国学者对这一趋势的认识较早。 例如 ,清华大学李衍达院士领导的研究集体在几乎同一时期开展了这一重要方向的研究 1995年 , Zadeh 在 IFSA 的第六届世界会议上再次强调了这一方向的重要性 ,并且认为上述所谓的混合智能系统的应用将覆盖从消 费品生产到核反应堆设计以至证券管理 ,而 “

一个重要分支。 遗传算法在应用方面取得的丰硕成果 ,使人们对它的发展前景充满信心。 认识到这一点 ,遗传算法的奠基人之一 ,Goldsberg D 戏言 :“ 已不再需要水晶球 ”。 今 后几年 ,可以预期 ,拓广更加多样的应用领域 ,其中包括各种 遗传算法 程序设计环境的 开发仍将是遗传算法发展的主流。 事实上这也是本世纪高新技术迅速发展带有规律性的特点 ,即面向应用。 与此同时

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培养基的成分，对于每一种成分的浓度的上下限如表 1所示。 随机挑选 12个实验中代表系统变量的第一代培养基的成分。 表 1。 不同介质成分 下上限的浓度和步骤 通过遗传算法和归纳 法优化 为了提高 GA（遗传算法）的效率，利用归纳法算出一个回归模型以。 利用归纳法（ Bratko， 1990)可以从过去的一系列实验中获取操作知识库。 这一操作知识库作为这一领域的模型，可以用作 GA的背景知识