"改进的遗传算法-jlink v9.5原理图,验证可用"
本文主要讨论的是在智能信息处理技术领域中,如何通过改进遗传算法来优化神经网络控制器的权重。遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是一种模拟生物进化过程的全局优化方法,广泛应用于解决复杂问题的求解。在传统遗传算法的基础上,文中提出了一个改进策略,以解决提前收敛于次优解的问题。
在遗传算法中,适应度函数是评估个体优劣的关键,而交叉概率(Pc)和变异概率(Pm)则控制着种群的进化方向。根据描述,当适应度最大的个体直接进入下一代,可能导致过早收敛,因此,文中建议使用固定Pc和Pm与自适应Pc和Pm的交互方式。具体来说,自适应Pc和Pm在大部分优化过程中占据主导,而在接近次优解时切换到固定Pc和Pm,以此扩大搜索范围,避免过早收敛。
遗传算法的典型操作流程如图7.3.1所示,通常包括选择、交叉和变异三个步骤。为了避免优良个体在交叉过程中丢失,文中采用了交叉与变异独立进行的策略。此外,通过对群体中所有个体的适应度进行排序,并保留约50%的最优个体,确保了优秀的基因得以传递,从而引导算法向最优解靠近。
进化编程(Evolutionary Programming, EP)的概念也被引入到这个改进的遗传算法中。由于采用了十进制编码,变异操作定义为:Offspring = Parent + N[0, e^2(h)],这意味着个体的误差越大,其变异程度也越大,反之则越小。这种变异策略使得算法在保持EP稳定性的基础上,同时减轻了对初始值的依赖性,增强了算法的全局搜索能力。
在神经网络控制器的优化问题中,这种结合了遗传算法和进化编程的新方法被证明是有效的。它不仅可以利用进化计算的优势,而且可以充分利用模糊逻辑和神经网络的特性,处理复杂的非线性问题。
本书《智能信息处理技术》由王耀南主编,涵盖了智能信息处理的多个方面,包括模糊逻辑、神经网络、模糊神经网络、进化计算、混沌信息处理等,旨在提供一个全面的理论与实践相结合的学习资源。书中介绍的智能信息处理技术不仅适用于自动化、计算机应用、人工智能等相关专业的学生作为教材,也是工程技术人员和科研工作者的重要参考书籍。通过深入学习,读者可以掌握并应用这些先进的高新技术来解决实际问题。