基于最小欧式距离(1+1)小生境遗传算法的无功优化

针对电力系统无功优化存在的问题,提出了利用最小欧氏距离下(1+1)竞争小生境遗传算法,克服了小生境遗传算法中小生境难以确定的不足,改善了遗传算法容易陷入局部收敛和早熟的缺点。通过对IEEE30节点测试系统进行无功优化计算,验证了该算法全局搜索能力强、效率高。

基于遗传算法优化模糊神经网络的倒立摆智能控制

提出了一种利用遗传算法来优化模糊神经网络的倒立摆智能控制,利用RBF神经网络与模糊推理过程具有函数等价性.设计了基于模糊系统的RBF网络结构。同时采用改进的遗传算法优化了神经网络的参数和权值。其中利用一种动态的交叉率和变异率.有效地加快了收敛的速度。最后,利用Matlab软件对倒立摆进行仿真.仿真结果表明.该控制具有较好的通用性和控制效果。