ОГЛАВЛЕНИЕ
Условные обозначения и сокращения.
Введение.
Глава 1 Структурнопараметрический синтез в задачах управления
1.1 Проблема управления сложными системами
1.2 Задача структурнопараметрического синтеза.
1.3 Применение генетических алгоритмов для решения задач оптимизации
Глава 2 Разработка многопопуляционного генетического алгоритма для решения задачи условной оптимизации.
2.1 Постановка задачи условной оптимизации
2.2 Методы решения оптимизационных задач с ограничениями
2.3 Существующие подходы к решению задач условной оптимизации на основе использования системы штрафов и их недостатки
2.4 Многопопуляционный генетический алгоритм для решения задач условной оптимизации
2.5 Исследование многопопуляционного генетического алгоритма на решении задач условной оптимизации
Глава 3 Генетический алгоритм структурнопараметрического синтеза для управления системами
3.1 Структурная оптимизация.
3.3.1 Последовательное эволюционное выращивание структуры как подход к решению задач структурного синтеза
3.3.2 Решение задачи управления группой объектов с помощью
структурного синтеза
3.2 Структурнопараметрическая оптимизация
3.2.1 Эволюционный алгоритм решения задачи структурнопараметрической оптимизации
3.2.2 Генетическое кодирование
3.2.3 Оператор мутации
3.2.4 Оператор скрещивания
3.2.5 Применение структурнопараметрического синтеза для решения
задачи построения нейронной сети
3.3 Построение дерева решений с помощью генетического алгоритма
структурнопараметрической оптимизации
3.3.1 Деревья решений.
3.3.2 Генетическое кодирование деревьев решений.
3.3.3 Функция приспособленности деревьев решений и генетические
I
операторы скрещивания и мутации.
3.4 Построение системы нечетких продукционных правил с помощью
структурнопараметрического синтеза деревьев решений
Выводы.
Глава 4 Решение задачи управления движением системы с помощью
генетического алгоритма структурнопараметрического синтеза.
4.1 Движение системы за счет перемещения внутренней массы.
4.2 Управление движением системы
4.3 Программный пакет для решения задач управления системами.
Заключение.
Библиографический список.
УСЛОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ
ГА генетический алгоритм
МКШФ метод классических штрафных функций
МПГА многопопуляционный генетический алгоритм
МСШ генетический алгоритм с самоадаптацией штрафа
ШФ штрафная функция
5 система
X вектор входных значений
У вектор выходных значений
и вектор управляющего воздействия
С множество элементов системы
Н0 множество связей системы
X особь генетического алгоритма, точка цмерного
пространства
Р, 8, Н, Р популяции генетического алгоритма
рх, Сх, НХ целевые функции
ТХ, г штрафная функция
множество допустимых точек
Хь1 лучшая особь в популяции
лучшее значение целевой функции Хор1 точка экстремума
i ограничениянеравенства
ограниченияравенства
время, эпоха генетического алгоритма
О процент допустимых особей в популяции
К коалиция
Г характеристическая функция игры
Я, продукционное правило
, уГ функции принадлежности
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность