1、述了遗传算法的基本理论要具体情况具体分析。所以在使用遗传算法的同时，也可以尝试其他算法，互相补充，甚至根本不用遗传算法。遗传算法不能解决那些“大海捞针”的问题，所谓“大海捞针”问题就是没有个确切的适应度函数表征个体好坏的问题，遗传算法对这类问题无法找到收敛的路。对于任何个具体的优化问题，调节遗传算法的参数可能会有利于更好的更快的收敛，这些参数包括个体数目交叉律和变异律。例如太大的变异律会导致丢失最优解，而过小的变异律会导致算法过早的收敛于局部最优点。对于这些参数的选择，现在还没有实用的上下限。适应度函数对于算法的速度和效果也很重要。附录文献综述五主要参考文献,.张磊,于单纯形法控制器的最优设计.信息与控制能指标严重变坏。柴油机调速系统可近似为阶惯性纯滞后模型，简化后的柴油机传递函数为时间常数是表征柴油机动力装置的个主要参数，它。

2、 青年南路地区安全局 青年南路看守所 阿牙路四中 阿牙路地区农科所 阿牙路民族花苑 阿牙路哈密市中 阿牙路鑫誉加油站 阿牙路人行小区 阿牙路停车厂 阿牙路泰城小区 阿牙路众汇小区 广场北路地区医院 现有 面积 热负荷 年 增容面积 热负荷 规划 面积 热负荷 备注 兴业园小区增容 电信小区增容 时代小区增容 老城小区增容 合计 四年供热量及年负荷曲线 根据热电联产项目可行性研究技术规定中的计算公式，得出了年供热量，绘制了年负荷曲线。 年供热量 哈密市第热电厂采暖期共计天。根据哈密市年前累 计十年的采暖期气象资料计算，年累计采暖小时数为小时，采 暖期室外平均温度为，采暖期室外计算温度为，采暖室内 计算温度为。 热电联产项目可行性研究技术规定。

3、，严谨的治学风范给了我很大的帮助，她的为人师表言传身教精益求精的作风给我以教诲，使我学到了许多分析问题的方法，在这次设计过程中，我不仅学到了知识还得到了做人的道理。我还要感谢我的父母，是他们给了我这次学习的机会，让我的梦想得以实现。另外，还有很多同学也在各个方面给予我支持，在这里我要向大家说声感谢。最后，向在我完成论文的整个过程中，所有关心支持和帮助过我的老师和同学们表示衷心的感谢。附录开题报告附录开题报告综述本课题国内外研究动态，说明选题的依据和意义年代初，教授认识到生物的自然遗传现象与人工自适应系统行为的相似性后，产生了建立种仿生优化算法的想法。年，的学生在博士论文中首次使用了“遗传算法”这名词，但基于自然进化的思想，在当时却遭到学术界的怀疑和反对，教授及其学生们坚持了这方向的研究。年，出版了自然和人工系统中的自适应性，该书系统地。

4、政局 建设东路毛纺厂 建设东路达兴盛泉小区 建设东路远通市场 建设东路兴业房产 建设东路金地房产公司融和路红星医院 融和路华宇宾馆 融和路 疾病预防控制中 心 融和路毛纺厂 融和路中泰房产 融和路哈密市教育局 向阳东路汇翔热力公司 序号路段单位吨位台数现状年年备注 向阳东路太阳小区热力站 建国北路哈密电大 建国北路粤疆塑料公司 建国北路胜利小区 建国北路运管总站 建国北路自来水公司 建国北路大队 建国北路地区交通局 建国北路地质六大队 建国北路 汇丰进口汽车配 件公司 建国北路领先实业 建国北路五金公司 建国北路市百货公司 青年南路粮食局住宅青年南路建安三处 青年南路阿牙小区 热源点 热源点。

5、控制郭庆鼎,李蒙,郭威.控制器参数的遗传算法优化设计.沈阳工业大学学报参考文献曹世宏,王正茂,等.柴油发电机组数字调速系统的设计与分析.微电机薛定宇.控制系统计算机辅助软件.北京清华大学出版社，.毛敏，于希宁.基于遗传算法的参数优化.中国电力刘国贤，杨奇逊.基于遗传算法的控制器参数寻优.现代电力王小平，曹立明.遗传算法理论应用与软件实现.西安交通大学出版社.刘志俭.应用与仿真.国防工业出版社.周明.遗传算法原理及其应用.北京人民邮电出版社，刘勇.非数值并行算法遗传算法.北京科学出版社,李敏强.遗传算法的基本理论与应用.北京机械工业出版社，李国勇.智能控制及其实现.电子工业出版社.燕山大学本科生毕业设计论文致谢这次毕业设计圆满的结束了，在这次毕业设计中我学到了许多知识，受益匪浅，而在这个过程中，我始终得到了刘莉老师的指导。刘老渊博的知识。

6、对动态过程影响极大。减小时，超调量会加大，过渡过程加长。时，动态过程基本良好，对于缸柴油发动机，其值般在左右，本仿真试验燕山大学本科生毕业设计论文取。由于，查阅文献，计算得.，取，则柴油机的传递函数为本文运用遗传算法对柴油机调速系统的参数进行优化，遗传算法是种简单高效的寻优算法，与传统的寻优方法相比明显地改善了控制系统的动态性能。利用遗传算法优化和,的具体步骤如下确定每个参数的大致范围和编码长度，进行编码随机产生个个体构成种群将种群中各个体解码成对应的参数值，用此参数求代价函数值,及适应函数值，取，应用复制交叉和变异算子对种群进行操作，产生下代种群重复步骤和，直至参数收敛或达到预定的指标。第章遗传算法的参数优化设计及仿真图遗传算法的基本流程图.柴油机调速系统仿真实验在编程时要先设定选择算子交叉算子和变异。

7、用于计算采暖年负荷的 计算公式为 式中年负荷 最大小时热负荷 系数，取 采暖修正系数，取 采暖天数。 根据以上条件计算的本项目采暖年供热量为。 年负荷曲线 热电联产项目可行性研究技术规定中用于绘制年负荷的计算 公式为     北路领先实业 建国北路五金公司 建国北路市百货公司 青年南路粮食局住宅青年南路建安三处 青年南路阿牙小区 热源点 热源点 青年南路地区安全局 青年南路看守所 阿牙路四中 大 建国北路粤疆塑料公司 建国北路胜利小区 建国北路运管总站 建国北路自来水公司 建国北路大队 建国北路地区交通局 建国北路地质六大队 建国北路 汇丰进口汽车配 件公司 建国 疾病预。

8、方法，遗传算法在不需要给出调节器初始参数的情况下，仍能寻找到合适的参数，使控制目标满足要求，它具有操作方便速度快的优点，不需要复杂的规则，只通过字串进行简单的复制交叉变异，便可达到寻优。遗传算法是从许多点开始并行操作，在解空间进行高效启发式搜索，克服了从单点出发的弊端及搜索的盲目性，从而使寻优速度更快，避免了过早的陷入局部最优解。本设计正是利用遗传算法的这些优点来进行参数整定的，构造基于遗传算法的控制器，通过仿真，取得了不错的效果。第章遗传算法的参数优化设计及仿真结论控制器结构简单，容易实现，且鲁棒性好，因此广泛应用于各种控制领域，并取得了良好的控制效果。本文完成了以下几点工作介绍了控制器和遗传算法的基本理论，给出了遗传算法的基本步骤。解释了遗传算法工具箱函数，了解了控制器模型。将遗传算法和控制结合起来应用于柴油机调速系统，利用遗传算。

9、防控制中 心 融和路毛纺厂 融和路中泰房产 融和路哈密市教育局 向阳东路汇翔热力公司 序号路段单位吨位台数现状年年备注 向阳东路太阳小区热力站 建国北路哈密电 建设东路,,.,,张磊.于单纯形法控制器的最优设计.信息与控制,.刘晓谦,王勇,穆顺勇.基于单纯形法的控制器参数优化设计.,李勇,段正澄,胡伦骥.基于粒子群优化算法的液压伺服控制系统参数优化.华中科技大学.湖北武汉周刘喜,张兴华,李纬.基于差分进化算法的优化设计.南京工业大学自动化学院,江苏南京郭鹏,韩濮.基于神经网络的参数优化方法研究.华北电力大学动力系，保定,李奇,李世华类神经网络智能控制算法的分析和改进.控制与决策卢进，徐文立.神经网络并联辨识算法的收敛性研究.控制理论与应用张晓楠,方浩,戴冠.遗传算法的编码机制研究.信息。

10、经过代进化，获得的优化参数如下.,.,.,性能指标．，整定过程中代价函数的变化如图所示。采用整定后的二进制遗传算法优化阶跃响应如图所示。由图可以看出采用遗传算法的控制器跟踪速度快，超调量较小，稳态误差很小，弥补了传统控制器在调节控制参数上能力的不足，取得了较好的控制效果。第章遗传算法的参数优化设计及仿真图代价函数的优化过程图二进制遗传算法优化阶跃响应燕山大学本科生毕业设计论文.本章小结经过上面的仿真及结果分析，此种遗传算法在参数优化上有较好的寻优能力，对柴油机调速系统的控制效果很好，精度也很高。经过遗传算法优化参数后得出的响应结果好，系统稳定而且无论是系统的响应速度还是超调量都有明显改善，符合要求。本设计应用遗传算法对控制器进行参数寻优，遗传算法是全局优化算法，该方法是种不需要任何初始信息并可以寻求全局最优解的高效的优化组。

11、法强大的寻优能力来整定控制中的三个参数，取得了满意的效果。遗传算法运用于的参数整定，就可以克服常规整定方法的缺点，使要整定的参数精确收敛，从而使控制效果最优。考虑到在线整定的实时性，遗传算法只进行了次的迭代，因此准确度可能不能满足所有的应用场合，个有效的解决方法是先按经验选取组参数，然后在这组参数的周围利用遗传算法进行设计，从而大大提高寻优的盲目性，节约计算量，使控制器的实时性得到提高。遗传算法虽然可以在多种领域都有实际应用，并且也展示它的潜力和宽广前景。但是，遗传算法还有大量的问题需要研究，目前也还有很多不足之处。首先，在变量多，取值范围大或者无给定搜索范围时，收敛速度下降其次，可以接近最优解附近，但是无法精确确定最优解位置最后，遗传算法的参数选择尚未有定量方法。对于遗传算法，还需要进步研究其数学基础理论，还需要在理论上证明它与其他。

12、子。我在变量参数编码种群计算适配值满足条件种群解码算法结束复制交叉变异是否燕山大学本科生毕业设计论文仿真时选择算子为高位选择。交叉算子为中间重组双点交叉。变异算子为高位变异。仿真采用的采样时间为，输入指令为阶跃信号。采用二进制编码方式，用长度为位的二进制编码串分别表示个决策变量为获得满意的过渡过程动态特性，采用误差绝对值时间积分性能指标作为参数选择的最小目标函数。为了防止控制能量过大，在目标函数中加入控制输入的平方项。最优指标式中，为系统误差，为控制器输出，为上升时间，为权值。为了避免超调，采用了惩罚功能，即旦产生超调，将超调量作为最优指标的项，此时最优指标为式中，为权值，且为被控对象输出。遗传算法使用的样本个数为，交叉概率和变异概率分别为.,.参数的取值范围为，取值范围为取。,.,.,.。

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