基于人工免疫系統(tǒng)的函數(shù)優(yōu)化及其在復雜系統(tǒng)中的應用研究.pdf

1、該文對基于人工免疫系統(tǒng)的函數(shù)優(yōu)化方法及其在復雜系統(tǒng)智能控制中的應用進行了研究探討,文章包括兩部分內(nèi)容.第一部分,提出了一種基于克隆選擇的函數(shù)優(yōu)化方法.多模態(tài)函數(shù)和時變函數(shù)的隨機優(yōu)化問題是函數(shù)優(yōu)化的重要研究內(nèi)容,也是一個難以解決的問題.B細胞的克隆選擇機制是免疫系統(tǒng)搜索抗體的重要手段,也是產(chǎn)生抗體多樣性的重要原因,具有較強的優(yōu)化能力.該文借鑒B細胞的克隆選擇機制,通過構造克隆選擇算子,提出了一種用于多模態(tài)函數(shù)和時變函數(shù)優(yōu)化的克隆選擇算法,

2、進行了仿真驗證以及應用探索.研究結果表明,該算法優(yōu)化能力和保持模式多樣性的能力較強,能夠獲得較好的多模態(tài)函數(shù)和時變函數(shù)優(yōu)化效果.第二部分,對基于克隆選擇算法的人工免疫系統(tǒng)在復雜系統(tǒng)智能控制中的應用進行了探討.主要包括模糊控制器與人工神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)化設計,以及具有不確定性的復雜系統(tǒng)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡模型辨識三個方面.首先,模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡控制是智能控制研究的重要內(nèi)容,常規(guī)的模糊控制器和人工神經(jīng)網(wǎng)絡設計方法主觀性較強,容易影響控制器性能.通過機

3、器學習,對實際數(shù)據(jù)進行分析,獲得較好的模糊控制器或人工神經(jīng)網(wǎng)絡結構和形式,對提高智能控制效果顯得較為重要.該文探討了利用克隆選擇算法,對模糊控制器和人工神經(jīng)網(wǎng)絡進行優(yōu)化設計的一種方法和途徑,并進行了仿真研究,實現(xiàn)了模糊控制器控制規(guī)則的自動抽取和參數(shù)優(yōu)化,以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡的結構和參數(shù)的優(yōu)化設計,獲得了較好的設計效果.其次,免疫識別具有較強的魯棒性和適應性,借鑒抗體識別原理可以構造快速、魯棒的復雜系統(tǒng)模型辨識方法.不確定系統(tǒng)的自適應神經(jīng)網(wǎng)絡