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基于改进的遗传算法神经网络控制器
1
作者
陈华艳
《兵工自动化》
2007年第6期66-67,共2页
基于遗传算法的神经网络控制器,对神经网络中连接权值采用实值编码,通过随机选择,可变变异率和Elitism方法形成改进遗传算法。以倒立摆系统神经网络控制器参数寻优为例,对二进制编码和实值编码的遗传算法进化过程进行仿真,结果表明本算...
基于遗传算法的神经网络控制器,对神经网络中连接权值采用实值编码,通过随机选择,可变变异率和Elitism方法形成改进遗传算法。以倒立摆系统神经网络控制器参数寻优为例,对二进制编码和实值编码的遗传算法进化过程进行仿真,结果表明本算法寻优效果优,在多参数、多目标、多约束条件下,寻优效果更佳。
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关键词
遗传算法
神经网络控制器
实值编码
elitism方法
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职称材料
题名
基于改进的遗传算法神经网络控制器
1
作者
陈华艳
机构
广东药学院医药信息工程学院 广东广州
出处
《兵工自动化》
2007年第6期66-67,共2页
文摘
基于遗传算法的神经网络控制器,对神经网络中连接权值采用实值编码,通过随机选择,可变变异率和Elitism方法形成改进遗传算法。以倒立摆系统神经网络控制器参数寻优为例,对二进制编码和实值编码的遗传算法进化过程进行仿真,结果表明本算法寻优效果优,在多参数、多目标、多约束条件下,寻优效果更佳。
关键词
遗传算法
神经网络控制器
实值编码
elitism方法
Keywords
Genetic algorithm (GA)
Neural nets controller
Real coding
elitism
method
分类号
TP332.3 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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基于改进的遗传算法神经网络控制器
陈华艳
《兵工自动化》
2007
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