实数编码遗传算法在系统建模与辨识中的应用

"实数编码遗传算法-altium_designer6.9经典教程" 本文主要讨论了实数编码遗传算法在解决复杂优化问题时的优势，并对比了它与二进制编码遗传算法的特点。实数编码遗传算法（Real-Number Encoded Genetic Algorithm, RNEGA）是一种在遗传算法中使用实数来代表个体基因的策略，这种方法特别适用于处理需要高精度和连续变量的问题。 二进制编码遗传算法虽然具有通用性和易于理论分析的优点，但在处理需要高精度和大量变量的问题时，会因为编码长度限制和局部调整能力不足导致精度下降。例如，当有100个在-500到500之间的变量，且需要6位小数精度时，二进制编码的解向量长度将高达3000，这会导致巨大的计算量和搜索空间，对于这类问题，二进制编码遗传算法的效率非常低下。 实数编码遗传算法则能更有效地处理这种高精度和多变量的问题。它的优势在于可以直接使用实数表示解，减少了转换和解码的步骤，从而提高了精度和运算效率。在编码长度相同的条件下，实数编码可以提供更高的精度，因为每个基因位置可以直接对应一个实数值，而不是二进制编码中的位串。此外，实数编码的遗传操作，如选择、交叉和变异，也能更好地保持解的空间连续性，有利于找到更优解。 在《系统建模与辨识》这本书中，作者王秀峰和卢桂章详细介绍了各种建模与辨识方法，其中包括遗传算法的应用。他们强调了遗传算法在辨识中的作用，特别是在处理非线性、复杂系统的建模问题上。遗传算法作为一种全局优化工具，能够搜索庞大搜索空间，适合解决辨识问题中的多极值和非凸性问题。 书中详细阐述了线性系统、多变量线性系统、非参数表示和辨识、非线性系统、时间序列建模、房室模型辨识、神经网络模型识别、模糊系统建模与辨识等多种建模与辨识技术。每种方法都配有具体的计算步骤、流程图以及实例或仿真实例，旨在帮助读者理解和应用这些方法。 这本书不仅是自动化、系统工程、经济管理和应用数学等专业的教材，也是相关科研人员和技术人员的参考书。它强调实践应用，力求使读者能够掌握各种辨识方法，并在实际问题中运用。 实数编码遗传算法是一种强大的优化工具，尤其适合解决需要高精度和连续变量的优化问题，而《系统建模与辨识》这本书为读者提供了丰富的理论知识和实际操作指导，是学习和应用遗传算法进行系统辨识的重要资源。