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遺傳算法論文范文第1篇

影響抄板落料特性的主要因素有:抄板的幾何尺寸a和b、圓筒半徑R、圓筒的轉(zhuǎn)速n、抄板安裝角β以及折彎抄板間的夾角θ等［4，9］。在不同的參數(shù)a、β、θ下，抄板的安裝會出現(xiàn)如圖1所示的情況。圖1描述了不同參數(shù)組合下抄板的落料特性橫截面示意圖。其中，圖1(a)與圖1(b)、圖1(c)、圖1(d)的區(qū)別在于其安裝角為鈍角。當(dāng)安裝角不為鈍角且OB與OC的夾角σ不小于OD與OC夾角ψ時(即σ≥ψ)，會出現(xiàn)圖1(b)所示的安裝情況;當(dāng)σ＜ψ時，又會出現(xiàn)圖1(c)與圖1(d)所示的情況，而兩者區(qū)別在于，η+θ是否超過180°，若不超過，則為圖1(c)情況，反之則為圖1(d)情況。其中，點A為抄板上物料表面與筒壁的接觸點或為物料表面與抄板橫向長度b邊的交點;點B為抄板的頂點;點C為抄板折彎點;點D為抄板邊與筒壁的交點;點E為OB連線與圓筒內(nèi)壁面的交點;點F為OC連線與圓筒內(nèi)壁面的交點。

1．1動力學(xué)休止角(γ)［4，10］抄板上的物料表面在初始狀態(tài)時保持穩(wěn)定，直到物料表面與水平面的夾角大于物料的休止角(最大穩(wěn)定角)時才發(fā)生落料情況。隨著轉(zhuǎn)筒的轉(zhuǎn)動，抄板上物料的坡度會一直發(fā)生改變。當(dāng)物料的坡度大于最大穩(wěn)定角時，物料開始掉落。此時，由于物料的下落，物料表面重新達到最大穩(wěn)定角開始停止掉落。然而，抄板一直隨著轉(zhuǎn)筒轉(zhuǎn)動，使得抄板內(nèi)物料的坡度一直發(fā)生改變，物料坡度又超過最大休止角。這個過程一直持續(xù)到抄板轉(zhuǎn)動到一定位置(即抄板位置處于最大落料角δL時)，此時抄板內(nèi)的物料落空。通常，在計算抄板持有量時，會采用動力學(xué)休止角來作為物料發(fā)生掉落的依據(jù)，即抄板內(nèi)的物料坡度超過γ時，物料開始掉落。該角主要與抄板在滾筒中的位置δ、動摩擦因數(shù)μ和弗勞德數(shù)Fr等有關(guān)。

1．2抄板持有量的計算

隨著抄板的轉(zhuǎn)動，一般可以將落料過程劃分為3部分(R－1，R－2，R－3)，如圖1(a)所示。在轉(zhuǎn)動過程中，當(dāng)抄板轉(zhuǎn)角δ超過動力學(xué)休止角γ時，落料過程從R－1區(qū)域轉(zhuǎn)變到R－2區(qū)域，在這兩個區(qū)域內(nèi)，物料不僅受到抄板的作用還受到滾筒壁面的作用。當(dāng)物料表面上的A點與D點重合時，從R－2區(qū)域轉(zhuǎn)變到R－3區(qū)域，在該區(qū)域內(nèi)，物料僅受抄板作用［4］。然而，抄板情況為圖1(c)、圖1(d)時只會經(jīng)歷R－1、R－3區(qū)域。因為在運轉(zhuǎn)過程中，抄板上物料的A點與D點重合時抄板的轉(zhuǎn)角不會超過動力學(xué)休止角γ，所以不會經(jīng)歷R－2區(qū)域;但是，當(dāng)物料的休止角足夠小時，由于物料表面只會與抄板接觸(即A點不會超出D點)，圖1(c)、圖1(d)的抄板落料過程只會經(jīng)歷R－3區(qū)域。以下根據(jù)不同的區(qū)域建立了不同組合下抄板持料量的數(shù)學(xué)模型。

2研究結(jié)果與分析

2．1最大落料角結(jié)果分析

通過MatLab編制以上推導(dǎo)公式的計算程序，模擬計算了120種不同組合(β、θ、a不同)下抄板的最大落料角。其中，物料動摩擦因數(shù)為0．53［8］，轉(zhuǎn)筒干燥機半徑為300mm，且其抄板安裝角為10°、30°、50°、70°、90°、110°，抄板間夾角為90°、110°、130°、150°，抄板縱向長度a為30、45、60、75、90mm，橫向長度b為60mm。并且，根據(jù)Kelly和O＇Donnell通過驗證得出的公式(1)只適用于Fr小于0．4的情況［4］，此次模擬的轉(zhuǎn)筒干燥機角速度為0．84rad/s。表1給出了模擬結(jié)果中較為典型的數(shù)據(jù)。從模擬結(jié)果中可以得出，當(dāng)a、θ不變時，δL隨著安裝角β的增大而增大;當(dāng)a、β不變時，δL隨著θ的增大而減小。當(dāng)抄板情況如圖1(a)、(b)、(c)時，且β、θ不變時，抄板最大落料角隨著長度a的增大而增大;而圖1(d)情況則反之，并且會出現(xiàn)最大落料角小于0°的情況，這是由于抄板無法抄起物料所導(dǎo)致的結(jié)果。另外，在圖1(d)情況下，抄板的最大落料角非常小，這會使得干燥器的效率很低。因此，在探討抄板優(yōu)化問題上，不考慮圖1(d)這種情況下的抄板。

2．2優(yōu)化目標(biāo)與結(jié)果分析

水平直徑上均勻撒料雖好，但是物料應(yīng)與熱氣均勻接觸，如果在路徑長的地方撒料多些，就可以使熱效率高些。又因為圓筒中心熱氣量比邊緣多以及在圓筒下半部分超出干燥圓的區(qū)域存在物料，所以落料均勻度考慮為物料在干燥圓橫截面積上撒料均勻。評判干燥圓橫截面積上落料均勻的具體方法如下:把干燥圓橫截面積劃分20個等分，以水平直徑為X軸，鉛垂直徑為Y軸，圓心O為原點，采用定積分方法求解每個劃分點的x坐標(biāo)，每個劃分點的鉛垂線與干燥圓壁面(上半部分)有一個交點，連接圓心與每個點，可以得出每條連線與X軸的夾角δi(i=1～21，步長為1，δ1為0°)，如圖2所示。在合理的設(shè)計下，不僅希望落料過程中抄板在干燥圓面積上撒料越均勻越好，δL也應(yīng)越接近180°越好。因此，優(yōu)化函數(shù)為最大落料角和抄板在干燥圓而積上落料的均方差。并且，根據(jù)國內(nèi)外實際情況，抄板的安裝角一般為90°并且抄板間夾角一般不為銳角，由于機構(gòu)的限制和不考慮圖1(d)的情況，在研究抄板優(yōu)化問題時只探討安裝角在70°～110°、抄板夾角在90°～130°以及抄板縱向長度在30～90mm之間的情況。其余參數(shù)同上。采用了線性加權(quán)和法來求解此多目標(biāo)優(yōu)化結(jié)果。其中，f1為1/δL的最優(yōu)化值，f2為q的最優(yōu)化值;均方差q=(1n∑ni=1(qi－qa)2)12，每相鄰角度落料面積差qi=A(δi)－A(δi+1)，qa為面積差的平均值。當(dāng)δL≤δi+1－δi2，n=i;反之則n=i+1，且δi+1=δL。s1、s2為權(quán)重系數(shù)，由于干燥器的效率主要與抄板的撒料均勻有關(guān)，但是如果落料角很小、撒料很均勻，干燥器效率也不高，綜合考慮下，取s1、s2分別為0．4、0．6。通過編寫MatLab程序，確定優(yōu)化函數(shù)，然后采用MatLab遺傳算法工具箱進行計算，設(shè)置相關(guān)參數(shù):最大代數(shù)為51，種群規(guī)模為20，交叉概率為0．2，選擇概率為0．5。運行算法并顯示結(jié)果，β、θ、a較優(yōu)結(jié)果分別為:1．844rad、1．571rad、51．609mm。

3結(jié)論

遺傳算法論文范文第2篇

[關(guān)鍵詞]動態(tài)資源遺傳算法任務(wù)調(diào)度網(wǎng)格

中圖分類號:TP3文獻標(biāo)識碼:A文章編號:1671-7597(2009)1110086-01

一、引言

網(wǎng)格計算是在Internet上的一組新興技術(shù),利用共享網(wǎng)絡(luò)提供強大的計算能力,任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)是其重要的組成部分,它根據(jù)任務(wù)信息采用適當(dāng)?shù)牟呗园巡煌娜蝿?wù)分配到相應(yīng)的資源節(jié)點上運行。由于網(wǎng)格系統(tǒng)的異構(gòu)性和動態(tài)性,使得任務(wù)調(diào)度變得極其復(fù)雜。

在過去學(xué)者已經(jīng)成功地把各個人工智能算法應(yīng)用到網(wǎng)格任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)中,如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、蟻群算法、min-min算法等,并取得了巨大的成果,但由于系統(tǒng)通常不會處于以單一狀態(tài)中以人們所期望的狀態(tài)發(fā)展,從而導(dǎo)致了任務(wù)調(diào)度的復(fù)雜性,服務(wù)器由于工作任務(wù)的不確定導(dǎo)致在網(wǎng)格任務(wù)的運行過程當(dāng)中,可能會因為其他原因?qū)е戮W(wǎng)格任務(wù)執(zhí)行的失敗,同時也會導(dǎo)致服務(wù)器的運行錯誤。對于這種情況,過去的任務(wù)調(diào)度算法并沒有考慮,所以本文結(jié)合支持向量機(SVM)與遺傳算法對動態(tài)資源進行預(yù)測,從而達到自適應(yīng)的目的。

支持向量機可以成功地處理回歸問題和模式識別等問題。支持向量機將向量映射到一個更高維的空間里,在這個空間里建立有一個最大間隔超平面。在分開數(shù)據(jù)的超平面的兩邊建有兩個互相平行的超平面。建立方向合適的分隔超平面使兩個與之平行的超平面間的距離最大化。其中支持向量機的關(guān)鍵是核函數(shù)的選取,本論文為了得到精確的數(shù)據(jù),選用徑向基(RBF)核函數(shù)來進行。

在任務(wù)的分配方案中,本論文選擇了遺傳算法進行任務(wù)調(diào)度,遺傳算法(Genetic Algorithm)是一種通過模擬自然進化過程搜索最優(yōu)解的方法。遺傳算法是從代表問題可能潛在的解集的一個種群開始的,而一個種群則由經(jīng)過基因編碼的一定數(shù)目的個體組成。初代種群產(chǎn)生之后,按照適者生存和優(yōu)勝劣汰的原理,逐代演化產(chǎn)生出越來越好的近似解,在每一代,根據(jù)問題域中個體的適應(yīng)度大小選擇個體,并借助于自然遺傳學(xué)的遺傳算子進行組合交叉和變異,產(chǎn)生出代表新的解集的種群。在本論文中就是利用遺傳算法的這一特性來對任務(wù)進行調(diào)度分配。

二、基于性能預(yù)測機制的遺傳算法任務(wù)調(diào)度總體框架

在調(diào)度框架中,為了使調(diào)度算法可以先對重要任務(wù)或資源緊急的任務(wù)進行快速處理,所以引入了QoS機制,對每個任務(wù)進行QoS計算,對QoS進行排序,把QoS最高的任務(wù)首先輸入調(diào)度系統(tǒng),優(yōu)先執(zhí)行。

1.對初始任務(wù)的QoS進行排序,然后按順序輸入到任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)的任務(wù)群中。

2.在得到排序后的任務(wù)群后,利用以往的網(wǎng)格節(jié)點狀態(tài)數(shù)據(jù)進行SVM的分類預(yù)測,估計服務(wù)器的運行情況,以調(diào)整遺傳算法的系統(tǒng)參數(shù)。

3.利用遺傳算法對任務(wù)進行調(diào)度。

4.調(diào)度任務(wù)運行,并且記錄實際結(jié)果,不斷調(diào)度任務(wù),直至任務(wù)隊列為空。

三、基于支持向量機的網(wǎng)格節(jié)點性能預(yù)測模型

本文討論的網(wǎng)格框架作為一個純計算網(wǎng)格的框架,顯然網(wǎng)格節(jié)點需要要比其他服務(wù)器擁有更快的速度、更大的內(nèi)存,在通常條件下這些服務(wù)器都用在商業(yè)或科研環(huán)境下,而并非私人使用,所以服務(wù)器負(fù)載具有十分明顯的周期性。

經(jīng)過實驗證明,該模型可以對網(wǎng)格節(jié)點負(fù)載進行有效預(yù)測。

四、基于遺傳算法的任務(wù)調(diào)度算法

在網(wǎng)格計算中,任務(wù)調(diào)度的實質(zhì)是將n個相互獨立的任務(wù)分配到m個異構(gòu)可用資源上,使得總?cè)蝿?wù)的完成時間最小以及資源得到充分的利用。具體描述如下:

1.J是n個需要調(diào)度的任務(wù)集合,表示第個任務(wù)。

2.R是m個可用資源集合,表示第i個資源。

3.n個任務(wù)m個不同資源上的執(zhí)行時間 是一個 的矩陣。

表示第i個任務(wù)在第j個資源上的執(zhí)行時間。

4.把任務(wù)i所需要的數(shù)據(jù)從存儲系統(tǒng)傳輸?shù)劫Y源j的傳輸時間為

。

5.所有任務(wù)都執(zhí)行完成的時間為時間跨度(),即

由于網(wǎng)格任務(wù)調(diào)度的目標(biāo)是時間跨度盡可能的短,因此適應(yīng)度函數(shù)可以定義為:

而染色體的編碼則用二進制編碼方式來完成,把一個任務(wù)調(diào)度矩陣轉(zhuǎn)化為一個一維的二進制數(shù)列。

五、網(wǎng)格調(diào)度實驗

在實驗中,任務(wù)的CPU時間為0到100的隨機數(shù),內(nèi)存為0到900的隨機數(shù)。在代表程序運行之前,最大等待時間以70步長的時間隨機遞增,以提供一系列的任務(wù)。網(wǎng)格節(jié)點CPU最大時間為1000到3000的隨機數(shù),總體內(nèi)存為4000到12000的隨機數(shù)。

從上表可知,在10次的試驗中,遺傳算法整體上任務(wù)調(diào)度性能比min-min算法優(yōu)越,其中遺傳算法的運行時間均比min-min算法的運行時間少,而且在任務(wù)的丟棄方面,遺傳算法的任務(wù)丟棄數(shù)量也比min-min算法的任務(wù)丟棄少。從而表明遺傳算法比min-min算法有著更優(yōu)秀的執(zhí)行效率。

六、結(jié)論

本論文對基于動態(tài)資源預(yù)測的遺傳算法進行研究,實驗驗證了該算法作為調(diào)度函數(shù)的網(wǎng)格任務(wù)調(diào)度模型性能更加優(yōu)越,不僅縮短了任務(wù)的調(diào)度時間,也增加了任務(wù)調(diào)度可靠性,整體上優(yōu)于基于min-min算法網(wǎng)格任務(wù)調(diào)度模型。

參考文獻:

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[4]Yan H,Shen X Q,Li X,et al.An improved ant algorithm for job scheduling in grid computing[C].2005.

遺傳算法論文范文第3篇

關(guān)鍵詞: 無刷直流電動機;混合偽并行遺傳算法;MATLAB仿真

中圖分類號:TP273 文獻標(biāo)識碼:A文章編號:1007-9599 (2010) 10-0000-01

BLDCM Optimization of Speed Control System Based on Hybrid Parallel Genetic Algorithm

Long Ju

(Xihua University,Chengdu610039,China)

Abstract:In this paper,brushless DC motor as a controlled object,the use of the mixed pseudo-parallel genetic algorithm (MPPGA) its speed PI controller design parameters are optimized,the algorithm searches for the conventional genetic algorithm and the premature convergence and low efficiency of the shortcomings,by steepest descent method with the pseudo-parallel genetic algorithm developed a portfolio of global optimization algorithms,and the use of MATLAB 6.5 software to follow the dynamic performance of the simulation experiments,confirmed the use of the algorithm is indeed able to play the purpose of optimizing the speed performance.

Keywords:Brushless DC motor;Mixed pseudo-parallel genetic algorithm;Matlab simulation

一、MPPGA優(yōu)化PI參數(shù)數(shù)學(xué)模型的建立

(一)BLDCM轉(zhuǎn)速控制系統(tǒng)的組成

基于MPPGA優(yōu)化的無刷直流電動機轉(zhuǎn)速控制系統(tǒng)的組成框圖如上圖1所示。整個系統(tǒng)的運行采用了雙閉環(huán)的控制策略:即電流環(huán)和轉(zhuǎn)速環(huán),其中電流環(huán)采用了基本的PI控制算法設(shè)計電流PI控制器,轉(zhuǎn)速環(huán)則采用了混合偽并行遺傳算法(MPPGA)設(shè)計轉(zhuǎn)速PI控制器。

(二)MPPGA優(yōu)化數(shù)學(xué)模型的建立

無刷直流電動機轉(zhuǎn)速PI控制器的設(shè)計參數(shù)為比例放大系數(shù) 和積分時間常數(shù) ?？紤]到系統(tǒng)有兩個性能指標(biāo):超調(diào)量 和調(diào)節(jié)時間 ,所以用MPPGA對轉(zhuǎn)速控制器的PI參數(shù)進行優(yōu)化的任務(wù)便是綜合調(diào)配這兩項性能指標(biāo),使之達到用戶能滿意的最優(yōu)結(jié)果。我們以常規(guī)工程設(shè)計方法達到的指標(biāo) 作為參考,通過引入設(shè)計參數(shù)的隸屬度函數(shù)而合成統(tǒng)一的目標(biāo)函數(shù)為F:

由于混合偽并行遺傳算法的需要,設(shè)計參數(shù)須有一個明確的取值范圍,為充分利用常規(guī)工程設(shè)計方法的合理內(nèi)核,我們以常規(guī)工程設(shè)計法整定出的 的兩個參數(shù)值 為中心,然后在此兩個數(shù)值附近向兩邊拓展參數(shù)的求解空間,從而可以使遺傳搜索空間大大減小,能較快搜索到最優(yōu)解。綜上所述,將系統(tǒng)優(yōu)化模型歸納成方程如下:

min F(2)

約束條件(3)

; 其中 為[0,1]內(nèi)選定的數(shù)值。

二、MPPGA優(yōu)化PI參數(shù)的算法設(shè)計

本文應(yīng)用MPPGA優(yōu)化PI參數(shù)是按照如下步驟完成的:(一)運行參數(shù)設(shè)置:確定混合偽并行遺傳算法的運行參數(shù):總的種群規(guī)模N;每個子種群的規(guī)模M;最大進化代數(shù)MAXGEN;局部線性搜索運算的概率Ps。(二)初始種群的產(chǎn)生:隨機產(chǎn)生初始群體 ,其中 為分組數(shù)。(三)分組計算各子群體 中個體的適應(yīng)度:對第 代子種群 ,按照公式(1)和(2)計算其對應(yīng)的適應(yīng)度值 。(四)對各 分組進行獨立的遺傳運算:對子種群 中的每一個個體 依其適應(yīng)度值 執(zhí)行下列操作:(1)選擇運算:首先找出當(dāng)前各子群體中適應(yīng)度最高和最低的個體,將最佳個體保留并用其替換掉最差個體,允許此時的最佳個體不參與交叉和變異而直接進入下一代,其余的個體按照其適應(yīng)度值的大小進行排序,然后運用比例選擇法從 中選取兩個個體 和 。(2)交叉運算:按照自適應(yīng)的交叉概率 的公式(4)對 和 進行自適應(yīng)的交叉運算生成 和 。

[注:式中 為子種群中最大的適應(yīng)度值; 為每代子種群中的平均適應(yīng)度值; 為子種群中要交叉的兩個個體中較大的適應(yīng)度值; 之間的常數(shù)];(3)變異運算:按照自適應(yīng)的變異概率 的公式(5)對 和 進行自適應(yīng)的變異運算生成兩個新個體 和 。

[式中 為子種群中最大的適應(yīng)度值; 為每代子種群的平均適應(yīng)度值; 為子種群中要變異的個體的適應(yīng)度值; 之間的常數(shù)值]由產(chǎn)生的這M個新個體 和 組成子種群 的中間種群 ,并由這 個子中間種群 組成一個整體中間種群 。(五)局部搜索尋優(yōu):對中間種群 利用最速下降法以局部搜索概率Ps[一般取0.4-0.7之間的任一值]對其進行快速局部搜索尋優(yōu),從而得到尋優(yōu)后的中間種群 。(六)再次按照公式(1)和(2)分組計算局部搜索尋優(yōu)運算后的種群 中各個個體的適應(yīng)度。(七)由信息交換模型進行各子中間種群 之間的信息交換,根據(jù)劃分的群體,本文采用踏腳石模型來進行信息交換,根據(jù)第6步計算出來的適應(yīng)度,在子中間種群中選擇目前最優(yōu)的個體替代其他子中間種群中最差的個體,替代后加以組合構(gòu)成 代種群: ,選出第 代中適應(yīng)性最強的個體 。8、運算終止條件判斷:判斷遺傳運算的代數(shù)是否超過設(shè)定代數(shù),沒有就轉(zhuǎn)到第 3步繼續(xù)進行遺傳運算,有則選取 作為優(yōu)化后的PI參數(shù)輸出。

三、仿真實驗

(一)仿真參數(shù)的設(shè)置

本文所用的無刷直流電動機(24V,70W)其轉(zhuǎn)速環(huán)等效被控對象為二階傳遞函數(shù)

1.使用常規(guī)工程設(shè)計法整定轉(zhuǎn)速PI控制器得到參數(shù)為

2.使用常規(guī)GA(NGA)對轉(zhuǎn)速控制器的PI參數(shù)進行優(yōu)化,其仿真參數(shù)設(shè)置如下表1所示。

3.使用MPPGA對轉(zhuǎn)速控制器的PI參數(shù)進行優(yōu)化,其仿真參數(shù)設(shè)置如下表2所示。

為了便于進行對比分析,將常規(guī)遺傳算法(NGA)和混合偽并行遺傳算法(MPPGA)優(yōu)化后的PI參數(shù)代入轉(zhuǎn)速控制器,運用MATLAB對其兩種遺傳算法下的動態(tài)跟隨性能進行了多次仿真實驗都得到相似的結(jié)果。

參考文獻:

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[6]張曉偉.混合遺傳算法(HGA)的研究[M].西安:西北大學(xué)碩士學(xué)位論文,2005

遺傳算法論文范文第4篇

Abstract： In this paper， the basic principle and structure of boiler water level control system are analyzed. Aiming at the shortcomings of the traditional PID controller， boiler water level controller based on genetic algorithm is designed， and then the boiler water level control system is established. Fnally， The water level controller is verified by simulation to have good effect in improving water system steady-state error and dynamic overshoot.

關(guān)鍵詞： 鍋爐水位；PID控制；遺傳算法

Key words： boiler water level；PID control；genetic algorithm

中圖分類號：TP273 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1006-4311（2014）29-0070-02

0 引言

鍋爐是我國現(xiàn)代工業(yè)中的重要設(shè)備，同時也是生活中必不可少的供暖供水設(shè)施，在全國各地中小學(xué)有著廣泛的應(yīng)用。學(xué)校具有人口密度大等問題，而且學(xué)生年齡較小，自我保護意識薄弱，因此，保證鍋爐的安全穩(wěn)定運行具有重要的意義。水位是鍋爐正常運行中必須控制的一個重要參數(shù)，它直接影響到鍋爐系統(tǒng)的安全性與穩(wěn)定性。因此，水位控制是鍋爐控制系統(tǒng)中的一個重要組成部分，但同時這也是一個復(fù)雜的控制過程。由于鍋爐負(fù)荷波動范圍大、啟停頻繁，人工操作一般很難保證系統(tǒng)長期安全穩(wěn)定的運行，所以，自動控制已成為鍋爐安全高效運行的保證。[1，2，5]

目前傳統(tǒng)PID控制是采用最多的鍋爐水位控制方式，但是因為鍋爐各種參數(shù)的頻繁變化，導(dǎo)致傳統(tǒng)PID控制方式往往難以實現(xiàn)預(yù)期的要求。隨著現(xiàn)代控制理論的發(fā)展，各種先進控制算法不斷出現(xiàn)，本文在此基礎(chǔ)上提出了基于遺傳算法的鍋爐水位PID控制方式，該控制方式可以實參系統(tǒng)參數(shù)自整定，克服了傳統(tǒng)PID控制方式的控制精度差以及參數(shù)變化復(fù)雜等缺點，基本可以實驗鍋爐水位較高精度的實時控制。[2-4]

1 鍋爐水位控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及原理

鍋爐水位控制系統(tǒng)主要包括鍋爐水位檢測、進水流量檢測、閥門控制等幾個單元。一般而言，在控制鍋爐水位時控制系統(tǒng)首先檢測給定水位和實際水位、進水控制閥與負(fù)載等參數(shù)，然后動作進水控制閥并檢測水位是否達到給定要求，以此判斷進水控制閥的開通和關(guān)斷?；谶z傳算法的水位控制器在傳統(tǒng)PID控制中注入了類似人的思想意識，通過基于遺傳算法設(shè)計的PID控制器來推算控制系統(tǒng)需要的各個參數(shù)，并應(yīng)用于控制系統(tǒng)中。[4，7]

系統(tǒng)為雙閉環(huán)控制：外環(huán)由水位變送器、控制器、內(nèi)環(huán)回路及控制對象構(gòu)成，稱為水位環(huán)，主要作用是控制鍋爐水位高低也主控環(huán)；內(nèi)環(huán)是進水流量測量裝置、控制器、進水控制閥構(gòu)成的回路，也稱為流量環(huán)，主要作用是控制進水側(cè)的擾動，穩(wěn)定流量，內(nèi)環(huán)為輔助環(huán)?；谶z傳算法的鍋爐水位控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。

2 基于遺傳算法的PID控制器設(shè)計

本文在設(shè)計基于遺傳算法的PID控制器時主要遵循以下思想。

首先，把PID控制器需要的三個關(guān)鍵參數(shù)kp，ki，kd按照進行二進制編碼，取值范圍根據(jù)系統(tǒng)實際參數(shù)確定，由此得到三個字串；然后，將三個字串相連來構(gòu)成一個完整空間個體，隨即便可產(chǎn)生一定數(shù)量的個體；最后，根據(jù)遺傳算法對每個個體進行計算以此得出新的個體，對每個新個體進行適度評估以及遺傳算法操作。[6]

如果新個體不滿足系統(tǒng)要求可按照上述思想重復(fù)進行直到滿足優(yōu)化條件。遺傳算法PID控制器系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖2示。

3 控制系統(tǒng)仿真及分析

根據(jù)上文中設(shè)計的控制系統(tǒng)及控制器在MATLAB/simulink環(huán)境下搭建仿真模型。設(shè)置某校鍋爐蒸發(fā)量為126t/h，鍋爐水位要求穩(wěn)定在設(shè)定值的[-4.2，4.2]cm范圍內(nèi)，閥門控制信號為4～20mA電流信號。[4]

根據(jù)鍋爐控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及參數(shù)可以得到系統(tǒng)各單元的傳遞函數(shù)如下。

進水流量控制器傳遞函數(shù)：G1（s）=0.4

水位控制器傳遞函數(shù)：G2（s）=■

進水流量與水位的傳遞函數(shù)：G3（s）=■=■

控制閥增益設(shè)為：kf=2.6，進水流量、水位變送器的轉(zhuǎn)換系數(shù)分別為：？酌w=0.42，？酌H=1.2，kp=20，ki=0.02仿真時間設(shè)為100s，輸入為階躍信號，同時可在系統(tǒng)運行至40s時加入一干擾信號，以此檢測系統(tǒng)的抗干擾性能。

為證明基于遺傳算法的PID控制器在控制系統(tǒng)中的優(yōu)越性，在MATLAB/simulink中分別搭建基于傳統(tǒng)PID的鍋爐控制系統(tǒng)仿真模型以及加入遺傳算法優(yōu)化的鍋爐控制系統(tǒng)仿真模型，然后在相同參數(shù)下進行仿真以可觀地對比仿真結(jié)果。

兩種控制系統(tǒng)的仿真輸入波形如圖3、4所示。

通過圖3及圖4分析可知：如果鍋爐控制系統(tǒng)采用加入遺傳算法的PID控制器，輸出具有靜態(tài)穩(wěn)態(tài)誤差小，超調(diào)低等優(yōu)點，輸出波形較傳統(tǒng)PID控制明顯改善，結(jié)果較為理想。

4 結(jié)論

本文說明了鍋爐系統(tǒng)水位控制的重要性，分析了鍋爐水位基本原理及傳統(tǒng)PID控制方法，在此基礎(chǔ)上提出了基于遺傳算法的新型PID控制器設(shè)計方法，然后根據(jù)該控制器設(shè)計了具有參數(shù)自動檢測功能的新型智能控制系統(tǒng)，并在MATLAB/simulink中分別搭建基于傳統(tǒng)PID的鍋爐控制系統(tǒng)仿真模型以及加入遺傳算法優(yōu)化的鍋爐控制系統(tǒng)仿真模型。通過兩種模型的仿真結(jié)果可以明顯看出，加入遺傳算法優(yōu)化的鍋爐控制系統(tǒng)無論在系統(tǒng)超調(diào)及穩(wěn)態(tài)誤差等方面均有較好的改善，系統(tǒng)收斂速度明顯優(yōu)于傳統(tǒng)PID控制。因此，該控制器無論在學(xué)校鍋爐或者工廠企業(yè)的大型鍋爐系統(tǒng)中都具有良好的應(yīng)用前景。

參考文獻：

[1]李遵基.熱工自動控制系統(tǒng)[M].北京：中國電力出版社，2001.

[2]張曉楠，方浩，戴冠.遺傳算法的編碼機制研究[J].信息與控制，1997，26（2）：134-139.

[3]郭慶鼎，李蒙，郭威.PID控制器參數(shù)的遺傳算法優(yōu)化設(shè)計[J].沈陽工業(yè)大學(xué)學(xué)報，2000，22（1）：31-33.

[4]蔡有社.基于ARM的鍋爐汽包水位控制系統(tǒng)的研究[D]. 安徽理工大學(xué)碩士學(xué)位論文，2011.

[5]周佳，曹小玲，劉永文.鍋爐汽包水位控制策略的現(xiàn)狀分析[J].鍋爐技術(shù)，2005，36（3）：5-10.

遺傳算法論文范文第5篇

摘要：2-狀態(tài)串-并聯(lián)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，單目標(biāo)-單約束可靠性優(yōu)化問題是NP-難的，有很多不同的智能優(yōu)化算法求最優(yōu)解，在實際應(yīng)用中存在對不同類型的智能算法進行選擇問題。本文通過運用常見的智能算法：模擬退火算法、蟻群算法、遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法，對2-狀態(tài)單目標(biāo)-單約束串-并聯(lián)系統(tǒng)可靠性模型用MATLAB編程求解，對算法參數(shù)、算法收斂性、算法執(zhí)行時間等進行比較。計算機仿真結(jié)果表明，對給定的測試實例，蟻群算法、粒子群優(yōu)化算法都快速的收斂到問題的最優(yōu)解，而模擬退火算法、遺傳算法雖然也能收斂到最優(yōu)解，但較多情況下不能收斂到最優(yōu)解。蟻群算法、粒子群優(yōu)化算法在求解單目標(biāo)-單約束串-并聯(lián)網(wǎng)絡(luò)可靠性優(yōu)化問題中是更有效的工具。

關(guān)鍵詞 ：可靠性優(yōu)化，串-并聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，智能算法，算法收斂性，最優(yōu)解

中文分類號：TP393 文獻標(biāo)識碼：A

引言

系統(tǒng)可靠性是系統(tǒng)設(shè)計必須考慮的性能指標(biāo)?？煽啃詢?yōu)化是可靠性理論和工程中的重要研究領(lǐng)域，很多優(yōu)化問題屬于大規(guī)模非線性優(yōu)化問題，屬于NP-難的，傳統(tǒng)的優(yōu)化方法僅有少數(shù)算法被證明是有效的；20世紀(jì)80年代以來，一些新穎的優(yōu)化算法，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、模擬退火、蟻群算法以及混合優(yōu)化策略等，為解決復(fù)雜問題提供了新的思路與手段[1-4]。

2-狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)構(gòu)建過程中，人們除了關(guān)心系統(tǒng)的可靠度外，還要考慮元件的數(shù)量、體積、價格等因素[3]，從而可靠性優(yōu)化模型可以分為：（1）構(gòu)成系統(tǒng)的元件數(shù)量、價格、體積等不超過某一數(shù)量界限等約束條件，目標(biāo)是選擇合適的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，使構(gòu)造出來的系統(tǒng)具有最大可靠性（2）網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)具有相對固定的形狀，且構(gòu)成系統(tǒng)的可靠度滿足一定的最低條件，目標(biāo)是選擇合適數(shù)量的元件、或適當(dāng)分配具有不同可靠度的元件，使元件用量最少、或體積最小或價格最低等。可靠性優(yōu)化問題也可分為[4]：（1）單目標(biāo)的可靠性優(yōu)化問題，進一步還可以分為冗余系統(tǒng)的可靠性優(yōu)化問題、具有比較設(shè)計的可靠性優(yōu)化問題、時間相關(guān)的可靠性分配優(yōu)化問題、帶有置信區(qū)間的可靠性優(yōu)化問題（2）多目標(biāo)的可靠性優(yōu)化問題。

在實際應(yīng)用中，存在著多種優(yōu)化算法怎么樣合理選擇的問題。本文選擇模擬退火算法、蟻群算法、遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法，對選定可靠性優(yōu)化模型的實例進行編程測試，模型屬于2-狀態(tài)串-并聯(lián)、子系統(tǒng)元件都相同，不同子系統(tǒng)元件一般不相同的單目標(biāo)-單約束、目標(biāo)函數(shù)最小化可靠性優(yōu)化問題。根據(jù)模擬仿真結(jié)果，對用常見智能算法求解網(wǎng)絡(luò)可靠性優(yōu)化問題算法的選擇提出建議。

1、可靠性優(yōu)化模型

1.1 假設(shè)

（1）研究的網(wǎng)絡(luò)是2-狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)和構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)的元件有且只有兩種狀態(tài)，即正常工作狀態(tài)和失效狀態(tài)。

（2）網(wǎng)絡(luò)用一個無向圖G =（V，E）表示，其中V表示網(wǎng)絡(luò)結(jié)點集合，E代表邊的集合。s是源結(jié)點，t是匯結(jié)點。

（3）結(jié)點是完全可靠的，永不失效。

（4）網(wǎng)絡(luò)是耦合的（Coherent）。

（5）邊的失效是統(tǒng)計獨立的。某一邊處于某種狀態(tài)的概率是已知的。

1.2 模型

假設(shè)系統(tǒng)G=(V，E)由n個獨立子系統(tǒng)組成，如圖1所示，在每個子系統(tǒng)中使用相同的2-狀態(tài)元件，Cn表示系統(tǒng)的總價格（這里僅僅考慮元件費用），R表示系統(tǒng)可靠性，ci表示第i種元件的單價，xi是第i個子系統(tǒng)第i種部件的個數(shù)，xi＞=1，R0是系統(tǒng)要達到預(yù)定的可靠度。

2、算法的實現(xiàn)

模擬退火算法、蟻群算法、遺傳算法的原理、自然語言描述，請參閱高尚[3]等論文，粒子群優(yōu)化算法請參閱王正初[5]等論文。用Matlab2008a編程，計算機上進行仿真(基本配置為CPUB960@2.2Ghz，2.2Ghz、內(nèi)存4G、Windows 7操作系統(tǒng))。

2.1 模擬退火算法

算法如圖2所示。

3、仿真實例

設(shè)圖1模型中，由5個子系統(tǒng)組成，每個子系統(tǒng)中元件的正常工作概率、開路失效概率和短路失效概率如下：p1=0.96，p2=0.93，p3=0.85，p4=0.80，p5=0.75；c1=3元，c2=12元，c3=8元， c4=5元，c5=10元，系統(tǒng)要求R0=0.9。

模擬退火算法測試結(jié)果： 取T = 1 0 0 0 0 0 0 ， T 0= 1 . 0 ，a=0.90，初始解為（4,4,4,4,4）（是可行解）。計算50次，計算最優(yōu)解情況如下：最小費用是81元，最大費用103元；平均費用（近似最優(yōu)費用）85.24元，算法平均執(zhí)行時間0.1747秒，取得最優(yōu)解20次，此時最優(yōu)解為（2，2，2，3，2）。其中，模擬退火算法執(zhí)行過程中產(chǎn)生的費用—迭代次數(shù)關(guān)系，如圖6(a)所示。算法基本達到了高尚[3]等推薦的最好算法（蟻群算法）水平。蟻群算法的測試結(jié)果：取M=106，xm a x= 4 ， β = 0 . 9 ，[τij]4×5=[10]4×5，Q=10，初始解?。?,1,1,1,1）（不是可行解），計算50次，全部都收斂到最優(yōu)解（2，2，2，3，2），最優(yōu)解費用81元，算法平均執(zhí)行時間0.3069秒。算法的收斂情況好于高尚[3]等推薦的最好算法（蟻群算法）水平，與王正初[5]等微粒群算法的效果相同。蟻群算法執(zhí)行產(chǎn)生的費用—迭代次數(shù)關(guān)系，見圖6(b)。

遺傳算法的測試結(jié)果：取M=250，N=30，Pc= 0 . 2 ，Pm=0.5，遺傳代數(shù)tt=100，t=1，初始解選為（4,4,4,4,4）。算法執(zhí)行50次，計算最優(yōu)解情況如下：最小費用是81元，最大費用93元；平均費用82.72元，算法平均執(zhí)行時間0.8349秒，取得最優(yōu)解34次，此時最優(yōu)解為（2，2，2，3，2）。其中，遺傳算法執(zhí)行過程中產(chǎn)生的費用—迭代次數(shù)關(guān)系，如圖6(c)所示。除了時間因素外，算法收斂情況好于高尚[3]等推薦的最好算法（蟻群算法）水平。

微粒群算法的測試結(jié)果：取加速度常數(shù)c1=c2=1.4962；種群規(guī)模N=20，進化最大代數(shù)Gmax=100，權(quán)重w滿足：w=0.9-0.5*(t-1)/99 ，初始解為（4,4,4,4,4。算法執(zhí)行50次，計算最優(yōu)解情況如下：算法全部收斂到最優(yōu)解（2，2，2，3，2），最小費用是81元，算法平均執(zhí)行時間0.4272秒。其中，微粒群算法執(zhí)行過程中產(chǎn)生的費用—迭代次數(shù)關(guān)系，如圖6(d)所示。算法收斂情況好于高尚[3]等推薦的最好算法（蟻群算法）水平，與王正初[5]等算法收斂情況一致。