一种基于GA的模糊控制规则优化新方法.pdf

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1、第3期邵克勇等．一种基于GA的模糊控制规则优化新方法一种基于GA的模糊控制规则优化新方法邵克勇1张鸿雁1李飞1谢维志2易江2(1．东北石油大学电气信息工程学院，黑龙江大庆163318；2．中国石油辽河石化公司电工车间，辽宁盘锦124022)摘要针对动态环境专家经验模糊控制规则效果欠佳的问题，提出一种改进的十进制基因编码自适应遗传算法，自动生成全局最优的控制规则。新算法引用稳态繁殖思想改进初始种群的生成方法，避免产生大量不舍理个体影响进化进度，并引入动态变异率和一种新型的自适应变异算子调整种群的多样性，克服了“早

2、熟”的现象。最后将获得的最优规则应用于设计模糊控制器。仿真结果表明，控制品质有较大的改善和提高。关键词模糊控制规则十进制稳态繁殖遗传算法中图分类号TPll文献标识码A文章编号1000—3932(2011)03-0261-05控制规则的确定是模糊控制器的设计关键之一，以往主要通过相关专家或技术人员的实际经验确定，精度低，难以达到最优控制效果。要使模糊控制器有良好的控制效果，必须使模糊控制器实现规则自调整，具有较完整的控制规则，这个过程实际上是个寻优过程。由于模糊控制系统本身不具备自学习能力，所以开发具有自学习能力

3、的模糊控制系统成为目前研究的一个重要方向。虽然神经网络具有自学习、自组织特性，可使模糊系统自动地从经验中获取模糊规则，但由于神经网络所获得的网络知识难以人工解释，同时也存在难以得到全局最优解等问题，目前应用较多的是遗传算法。遗传算法⋯(GeneticAlgorithms，GA)是根据自然选择和遗传机制构造的搜索算法，GA不依赖被求解问题的复杂程度，不要求求解目标函数的导数，是一种全局性随机优化技术。可以利用这一特性对模糊控制规则进行优化，改善控制效果。现有的应用GA对模糊控制规则的优化方法中多数采用二进制方法旧

4、’31，而二进制编码的遗传算法在译码时会产生映射误差，因此很多学者对此进行了各种改进，十进制编码应运而生。相比于二进制编码，十进制编码染色体长度短，运算速度快、精度高，没有不可行解产生，且对于变异操作的种群稳定性好Ho，因此，十进制编码方法可以提高遗传算法的运算速度"3。笔者在文献[6]的基础上引用稳态繁殖¨1思想改进了初始种群的生成方法，保证了规则的准确性，利用十进制编码简单的数字运算来完成个体的遗传操作，加快规则优化的速度，并通过动态变异概率及相应变异算子自适应地调整种群的多样性，克服了标准的十进制遗传算法

5、无法收敛到全局最优解的弊病，避免算法陷入“早熟”收敛。在保证输入语言变量值完全组合的前提下优化后得到49条规则，在一定程度上实现了规则的完整性。仿真结果表明，该控制方案能迅速使系统收敛，且比二进制编码控制效果好，具有一定的鲁棒性。1控制规则编码方案在用GA优化策略对模糊控制器的模糊控制规则进行动态调整时，将模糊控制器看作一种学习分类系统，采用匹兹堡法凹1，将完整的模糊控制规则集作为一个个体，多个不同的规则集形成一个群体。笔者以二维模糊控制为例进行分析，将输入变量、输出变量均模糊化为7个模糊集，分别用语言变量负大

6、(NB)、负中(NM)、负小(NS)、零(ZO)、正小(PS)、正中(PM)、正大(PB)表示，要使用遗传算法，首先需考虑到问题的解空间，对于49个输入变量值，每个控制量有7个选择，则问题的解空间为7”，这是一个非常庞大的数字，为保证规则的完整性和一致性，将输入变量值固定，只对控制量值编码，采用七进制，使用1～7组成符号集合{1，2，3，4，5，6，7}，每一位用一个十进收稿日期：20114)1—12(修改穰)基金项目：黑龙江省博士后科研启动基金资助项目(LBH一008159)化工自动化及仪表第38卷制数表示，

7、如NB编码为1、NM编码为2，依次类推。这样，典型的控制规则表(表1)经数字化后可以转化为二维的整数数组，将此二维数组以行优先从左到右、从上到下的顺序拉伸，可形成编码为长度49位的一维数组，规则编码为：{7766554766554366554336554332554332254332214332211}。该一维数组可看成单个个体对其寻优，用于设计模糊控制器。表1模糊控制状态表NBNMNSZ0PSPMPBPMPSZOPBPMPSZONSPMPSZONSPMPSZONSNMPSZ0NSNMPSZ0NSNMNBZON

8、SNMNB2遗传操作具体实现2．1初始种群的产生初始种群的质量和数量对遗传算法计算的复杂性和能否快速收敛都有很大的影响，现在还没有成熟的理论来指导如何确定初始种群的规模，为减少搜索的盲目性，一般情况下都是在一定的约束范围内随机产生，但笔者考虑随机产生的模糊控制规则个体可能极不合理，影响以后进化的进度和精度，故引用稳态繁殖的思想，将表1中的模糊控制规则作为母体，每位编码按0．1的概率±2