传算法的城域交叉路口两级模糊控制
第３４卷第１期
中南工业大学学报（自然科学版
Ｖ０１．３４＼ｏ—ｌＶｏ】３４
Ｎｏ
４
Ｊ．ＣＥＮＴ．ＳＯＵＴＨＵＮＩＶ．ＴＥＣｌｔＮ０１．．
Ａｕｇ
２００３
基于遗传算法的城域交叉路口两级模糊控制
李威武。王慧，钱积瓤
（浙江大学系统／－程研究所，浙江杭州，３１００２７）
摘要：分衄模糊控制能有效减少模糊规则数，易于提取模糊规则．适合于交通状况芰杂的城域交叉路口的交通控
剐．但它存在难以由人工合理定义奎部模糊隶属度函教的问题．为此，提出了一种面向城域单交叉路口的自适应两
级模糊控制系统，并采用遗传算法对两叛模糊控制器中模糊隶属度函数进行优化调整谊控制系统具有分镀模糊控制的优点，同时可以让模拇隶属度的选取更为合理，使模糊隶属度函数在不同交通情况下自适应地变化，从而改
善控制效果．时一十两相位孤立盘艾口进行仿真结果表明谈法能有效降低通行车辆在交叉口的平均等待时间关ｔ词：遗持算法；模糊控制｝城域交叉路口Ｆ交通控制
中圈分类号：Ｉ’１１１８
文献标识码：Ａ
文章编号：１００５９７９２（２００３）０４
０８７３
０４
城域交通信号控制系统是一个复杂多目标系统．该系统能合理设置模糊隶属度函数，并对它们实统，很难对它建立一个准确的数学模型．模糊控制由现跟踪调整，从而能取得比隶属度固定的模糊控制于能够模拟人脑思维，不需要被控对象的精确数学系统更好的控制效果．
模型…．从２０世纪７０年代开始就被引入到城域交通控制中”。，但这些研究大多采用一种由模糊控制器直接综合所有交通参数来决定控制动作的模式．１
交叉路口两级模糊控制器结构
对于多相位或者交通状况复杂的交叉路口，这种直接综合所有交通参数的模式容易导致模糊规则数目随输入参数的增加而呈指数级增长．两级模糊控制一种应用于两相位孤立交义口信号控制的两级
器能够分散处理交通信息参数－…，大大减少模糊规模糊榨制器的结构如图１所示．
则数、因而更适合交叉路口的交通控制．两级模糊控
控制器包括第１级和第２级２个子模糊控制制器包括较多的隶属度函数（Ｍｅｍｂｅｒｓｈｉｐ
Ｆｕｎｃ
器，其中绿信模糊规则集和红信模糊规则集在第１ｔｉｏｎ，ＭＦ）参数，它们在控制过程中通常保持固定不级，决策模块模糊规则集处在第２级．绿信模块根据变．由于模糊控制在系统参数确定的情况下实质上车道信号检测器检测到的交通信息判断当前绿信方已成为一种确定性控制，因此，当交叉【ｊ交通状况变向交通状况，确定绿信繁忙度，并将其传送给决策模化剧烈时．模糊控制器的控制效果就会受到影响．为块；红信模块根据车道信号检测器检测到的交通信此，作者提出一种面向单交叉路口信号控制的两级息判断当前红信方向的交通状况，确定红信方向等模糊控制结构．并在此基础卜－建立一种应用遗传算待绿信的紧急度，也将其传送给决策模块ｆ决策模块法对模糊隶属度甬数进行自适应优化的模糊控制系
比较绿信繁忙度和红信等待绿信的紧急度，决定当
第１级模糊控制器
第２级模糊控制器
红信方固童道煎．
绿倍方塑垄道煎．
匿豇～一匾巫｝掣
圈１
两级模糊控制嚣结构
收稿日期：２００３０卜１５
基金项目：浙江省自然科学基盘资助项目（６０１１１
９）
作者筒介：事威武（１
９７６一）．男．湖北通城＾，浙扛大学博士研究生，从事智能控制和智能交通系统等研究
万
方数据
３７ｌ・
中南上业大学学报（自然科学版）
第ｊ４卷
前绿信是否应该跳转．
该结构易于扩充到多相位交义１１的信号控制，
此时红信模块输入为除绿信方向外所有相位的交通参数．而矮输出为对绿信要求最为紧急的红信相位的紧急度，其余模块则基本没有变化．同时，该结构可以根据现场情况和经验选取红信和绿信方向的交通参数．如排队车辆数、车道占有率、红信持续时间等，有较大的灵活性．
绿信模块采用绿信相位上游荸道检测器之间准备进人交叉口的车辆数（ＲｅｍＣａｒ）和绿信相位上游车道驶进交叉口的车辆数（（）ｕｔＲａｔｅ）作为输入最；红信模块采用红信相位上游车道检测器之问排队等待通行的车辆数（ＮｕｍＣａｒ）和红信持续累计时间（ＲｅｄＴｉｍｅ）作为输入匿．绿信模块与红信模块的输出分别是绿信繁忙度（ＧｒｅｅｎＵｒｇｅｎｃｙ）和红信紧急度（Ｒｅ—ｄＵｒｇｅｎｃｙ）．决策模块根据这２个模糊输入经过推理运算做出是否跳转绿信的模糊决策（Ｄｅｃｉｓｉｏｎ），并且把这个决策反模糊化为一个０～１的实数值输出．当该值超过某一阈值时．绿信就跳转，番则绿信就继续
保持不蛮．
２
采用遗传算法自适应调整隶属度函数
２．１
采用遗传算法调整隶属度函数的背景两级模糊控制器结构对较多的输入参数进行了
分块分级处理，有利于制订合理的决策规则，但它也包含丁较多的隶属度函数，由人工设置这些参数时，其合理性难以保证．当系统参数没计固定时，若交通流状况变化较大，模糊控制器的效果就会受到影响．根据交通状况对隶属度函数自适应地调整将有助于
改善控制系统的效果．
ｆ｜Ｉ于交叉路ｎ的交通流状态难以用解析数学表达式描述，同日Ｊ两级模糊控制器的隶属度函数一般多达数十个，采用传统的优化方法来调整这些隶属度函数会遇到一些困难，为此，这里采用遗传算法来
调整模糊控制器的隶属度函数．遗传算法对ｒＪ标函
数要求小高，尤需知道ｆｊ标函数显式数学表达式，适合ｆ多参数但联通性较差的优化ｆＨｊ题求解一～，采用遗传算法调整隶属度的两级模糊控制系统的结构如
图２所不．
万
方数据圈２采用遗传算法的交又１３，两披挂枘系统示意固
模糊控制器首先采用人工初始设置的隶属度函在交叉Ｌ】的模糊控制中，模糊集合常常采辟｛易了二实现的＝角形模糊隶属度函数．对于每一个二：角…ｚ：］表示了控制器隶属度函数集的一
ａ．选择过程．采用赌轮选择方法，计算每一个个ｚ｛…ｚ：］在下一代中被选择的概率为』！鳖！
ｂ．变异过程．采用非一致性变异概率，即将变设Ｘ“；［ｚ：ｚ≤…
ｚ：］为参与变异的染色
Ｍ
…
２．２采用遗传优化的两级模糊控制器的工作过程
数进行模糊控制，同时历史数据库开始积累各时间段的交叉１２１人口交通参数．每经过一定的时间间隔，交通流模拟器利用』力史数据库巾ｉ己忆的历史交通参数进行交通再现模拟，同时采用遗传算法对交通流模拟器巾模糊隶属度函数进行寻优，找出适合１＋当前交通流的模糊隶属度函数，并且将调整后的隶属度函数送入模糊控制器加以更新．
２．３遗传算法寻优
形模糊隶属度函数，可以采用隶属度』角形的３个顶点尸－，Ｐｚ，ｎ完全表达．冈此，拄制器中每一个模糊隶属度函数的Ｐ．，Ｐ。，Ｐ。值构成的序列ｘ‘一［ｚ｛ｚ；
个解．对解空间直接采用实数编码，同时避免在某一
实数值输入时出现无模糊规则被激活的代沟现象，使每一个解的分量都定义在有限的区间上，即ｚ“Ｅ－Ｌｚｉ，ｚ？］，ｉ一１，２，…，ｎ．遗传算法中适应度函数可根据交通优化同标函数确定，如总的通行车辆数、平均车辆等待时间等．在进化过程中采用精英保留策略．具体算法如下：
体的适应度函数ｒ（ｘ“），则种群中个体ｘ“＝Ｅｘｌ
∑ｆ（Ｘ“）’
异概率与进化代数联系起来．使得在进化的初期．变异概率较大，而随着进化代数的增加，变异概率谬渐变小．但当变异概率减少到一定程度后，就保持为一
个最小的变异概率不变．
体，其中分量－？被选中进行变异．其定义区问为
［。ｉ，ｚ？］，则变异后的染色体Ｙ“＝［纠，：］的第ｉ个分量ｙ？为
第４期孛威武，等：基于遗传算法的城域交卫路ｕ瞬级模糊控制
ｆｚ：＋只车．（Ｔ，一ｚ－），ｒｙ，＜Ｏ．５，
“‘
ｌｚ？一曲；｝，（ｚｉ—Ｔｉ），吼≥Ｏ．５．
其中：ｎ．０．和ｐ。均为［０，１］区间内均匀分布的随机数；￡为［ｏ，１］区间内的一个常数．如果变异后的＂超出［ｚ，，ｚｊ］，则需要重新进行变异．
ｃ．交义过程．采用算术交叉（Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃａｌ
ｃｒｏｓｓｏｖｅｒ），即设ｘ“一［ｚｉｚ｛…ｚ：］和Ｘ６一［ｚ｛ｚ｛…ｚ：］为２个参与交叉的染色体，交叉
后新的染色体为
ｐ＿＝［硝胡
…蛾］，
Ｙ哇［Ｙｉ
Ｙ２…硝］，
则
吖：：色ｚ；＋（１一乒）ｚ？，Ｙ？＝＝（１一只）’ｆ；＋只ｚ：，
其中：Ｂ为［ｏ，１］区间内均匀分布的随机数；ｉ＝１，２，
３仿真试验和结果
选择一个孤立两相位交叉口作为仿真对象，如图３所示．交叉口每个入口车道均装有前端和后端２个检测器，前、后端检测器之间距离为１２０ｍ．假定交通流为稳态且服从Ｐｏｓｓｉｏｎ分布，车辆平均行驶速
度为４５ｋｍ／ｈ．为保证进入交叉口的车辆能安全渡
过交叉ｆ１，在每次绿信跳换之前，设定一个４ｓ的黄灯时间，在此期间任何方向的车辆都不能进入交叉口．各车道检测器每２ｓ检测１次交通数据．每过１５ｍｉｎ，则利用交通流模拟器和遗传优化算法进行１次隶属度函数调整．两级模糊控制器的绿信模块共有２５条模糊规则，红信模块和决策模块各有２０条模糊规则，部分模糊控制规则如表ｌ所示．所有可调的模糊隶属度函数为２１个，总共可调的参数为４５个．全部仿真程序均采用ｃ／ｃ＋＋语言编制而成．
圈３孤立两相位交叉口
万
方数据袅１部分模糊规则
仿真时间为２ｈ，在前ｌｈ内，南北向每车道交
８００辆／ｈ．东西向每车道交通流景为４００
ｈ内，南北向和东西向交通流量均为图４显示了绿信模块的准备进入交叉口的车辆ｍｉｎ和１２０ｍｉｎ经过遗传算法调整籁１
霎。蔫
ｔ／ｒａｉｎ
（ａ）
籁１闰
蓉。
擗
“ｍＩｎ
（ｂ）
（ａ卜第６０
ｒａｉｎ调整后的ＲｅｍＣａｒ隶属度函数
（ｂ）～第１２０ｍｉｎ凋整后的ＲｅｍＣａｒ隶属度荫数
康线
人工经验设ｔ的ＲｅｍＣａｒ隶属度函数｛
实线遗传算法的ＲｅｍＣａｒ隶属度函数
图４
ＲｅｍＣａｒ隶属度函数
采用由人工经验没置的隶属度，２ｈ内交义口平
８
ｓ／辆；而采用遗传
ｈ内平均通
通流量为ｌ辆／ｈ；在后ｌ６００辆／ｈ，在仿真环境中，遗传算法的适应函数采用时间段内的平均车辆等待时间．
数（ＲｅｍＣａｒ）的隶属度函数的变化，包括初始的人工经验值，在第６０后设置的值．
均通行车辆的等待时间为５．６４８
算法对模糊隶属度进行自适应调整，则２
３７６・
中南工业大学学报（自然科学版第３４卷
行车辆的等待时间缩短为４．４¨４ｓ，辆，提高幅度达西安变通大学出版杜，２９０９：４－５，２１．９％，反映了使用遗传算法优化调整隶属度函数对［２］Ｐａｐｐｌｓ
Ｃ
Ｐ，Ｍａｍｄａｎｉ
Ｅ
Ｈ．ＬｏｇｉｃｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｆｏｒｔｒａｆｆｉｃＪｕｎｃｔｉｏｎ
提高交叉口两级模糊控制器效果有很好的作用．
［Ｊ］ＩＥＥＥ
ｌ＇ｒａｎｓ
ｏｎ
Ｓｙｓｔｅｍｓ，Ｍａｎ
Ｃｙｂｅｒｅｔｉｅｓ，１９７７，７（１０）：
７０７
７１７
４结论
Ｅ３］徐糸玲，方建安．邮世蟪．交通系统的模糊控制及其神经网络
实现［』］信息与控制，１９９２，２１（２）：７４
７９．
采用遗传算法对模糊隶属度函数进行优化的城［４］陈洪。陈森发单路口变通实时模糊控制的种方法［Ｉ］信
域交叉路１：３两级模糊控制，使分级模糊控制易于提息与控制，１９９７，２６（３）：２２７
２３３．取模糊规则，降低规则数目，同时可以合理设置模糊
Ｅａ３
ＮｉｉｔｔｙｍｆｉｋｉＪ．Ｉｎｓｔａｌ［ａｔｌｏｎ
ａｎｄ
ｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅｓ
ｏｆ
ｆｉｅｌｄｔｅｍｉｎｇ
ａ
隶属度函数，使模糊隶属度函数根据不同的交通情
ｆｕｚｚｙ
ｓｉｇｎａｌ
ｅｏｍｒｏ［Ｉｅｒ［Ｊ］Ｅｕｒｏｐｅａｎ
Ｊｏｕｒｎａｌ
ｏｆ
Ｏｐｅｒｎｔｉｏｎａｌ
况自适应地变化，从而使两级模糊控制器取得更好Ｒｅｓｅａｒｃｈ．２００１．１３１（２）．２７３－２８１
的交通控制效果．
Ｅ６Ｊ
ＪＰＰ
ＨｙｏｎｇＬｅｅ，Ｈｙｕｎｇ１．ｅＰＫｗａｎｇ．Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄａｎｄ
ｃｏｌｌｐｅｒａ—
ｔｉｒｅ
ｆｕｚｚｙ
ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｓｆｏｒｔｒａｆｆｉｒ
ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎｓ
ｇｒｏｕｐ［Ｊ］．ＩＥＥＥ
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０ｎ
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ｔｏ
ａｃｑｕｉｒｅ
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ｃａｎ
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ｎｕｍｂｅｒｏｆｆｕｚｚｙｒｕｌｅｓ．ｉｓｖｅｒｙｓｕｉｔａｂｌｅ
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ａ
ｄｉｆｆｉｃｕｌｔｙｆｏｒｄｅｃｉｄｉｎｇａｌｌｔｈｅｍｅｍｂｅｒｓｈｉｐｆｕｎｃｔｉｏｎｓｃｏｒｒｅｃｔｌｙｏｎｌｙ
ｂｙｈｕｍａｎｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ．Ａｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ
ａｄａｐｔｉｖｅｆｕｚｚｙｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｆｏｒ
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ｉｓｏｌａｔｅｄｕｒｂａｎｔｒａｆｆｉｃｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎｕｓｉｎｇｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ
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ｆｕｚｚｙｍｅｍｂｅｒｓｈｉｐｆｕｎｃｔｉｏｎｓｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｉｓｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｎｏｔ
ｏｎｌｙｐｏｓｓｅｓｓｅｓｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｈｉｃｒａｒ—
ｃｈｉｃａｌｆｕｚｚｙｃｏｎｔｒｏｌ，ｂｕｔｃａｎ
ｃｈａｎｇｅｉｔｓｍｅｍｂｅｒｓｈｉｐｆｕｎｃｔｉｏｎｓａｄａｐｔｉｖｅｌｙ
ｔｏ
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ｃｕｒｒｅｎｃｙ
ｐｏｗｅｒ
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ｔｉｏｎｏｆ
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ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ
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Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｆｕｚｚｙｃｏｎｔｒｏｌ；ｕｒｂａｎｔｒａｆｆｉｃｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ；ｔｒａｆｆｉｃｓｉｇｎａｌｃｏｎｔｒｏｌ
万
方数据
基于遗传算法的城域交叉路口两级模糊控制
作者：作者单位：刊名：英文刊名：年，卷(期)：被引用次数：
李威武， 王慧， 钱积新
浙江大学,系统工程研究所,浙江,杭州,310027
中南工业大学学报(自然科学版)
JOURNAL OF CENTRAL SOUTH UNIVERSITY OF TECHNOLOGY(NATURAL SCIENCE)2003，34(4)9次
参考文献(7条)
1.张智星.孙春在.水谷英二 神经—模糊和软计算 2000
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相似文献(10条)
1.期刊论文 郑春红.苏玉鑫.ZHENG Chun-hong.SU Yu-xin 基于遗传算法的模糊控制送丝系统 -西安石油学院学报(自然科学版)2001,16(3)
高质量的焊接在很大程度上决定于送丝机构的性能，模糊控制相对于传统的PID控制，具有更高的系统鲁棒性和稳定性.而模糊控制的三个因子对控制器的性能有很大的影响，常规的模糊控制都是采用人工的多次现场调试来确定，不仅费时，而且也不能得到最优的控制性能.采用遗传算法来寻优整定模糊控制器的参数，以送丝系统的跟踪误差为目标函数，采用二值编码的遗传寻优整定，不仅得到了最优性能的模糊控制送丝系统，而且使其设计过程大大简化.最后通过仿真比较，证明了遗传寻优模糊控制送丝系统的性能明显优于常规模糊控制的性能.
2.学位论文 武晓今 遗传算法的改进研究及其在组合优化与技能模糊控制优化中的应用 2005
遗传算法是模拟自然进化过程的一种随机性全局优化算法。本文首先介绍了传统遗传算法的理论依据和收敛性证明，讨论了传统遗传算法的搜索性能和寻优效率。
其次，本文探讨了遗传算法在组合优化中的应用。通过组合优化中的典型问题，即背包问题、二次指派问题和旅行商问题，介绍遗传算法在组合优化中的应用，同时提出了GA完备性与健全性的保证方法用以解决复杂组合优化问题，分析探讨了遗传算法的不足之处及其性能提高的方法。
由于遗传算法在许多优化问题中存在寻优效率低和局限性的问题，本文针对这些遗传算法中的非效率操作的局限性，作了以下几个方面的改进和研究：
(1)简洁性遗传算法性能分析及其改进研究。从简洁性、简单性方向研究遗传算法性能提高的可能性，提出对其算法在组合优化问题上的改进方法，对其不足之处与传统遗传算法和蚁群算法进行了分析比较，讨论了它的适用范围和局限性。
(2)研究种群多样性测度从而改进遗传算法的寻优效率。本文探讨并研究了多样性测度问题及其多样性增强方法，通过顺序欺骗函数问题和多维函数来说明多样性测度，提出了在二进制编码下的多样性调节方法，并对该方法在GA性能方面与适值共享遗传算法进行分析比较。
(3)免疫遗传算法的改进研究。遗传算法虽然在进化中表现出“优胜劣汰”的特性，但却没有记忆功能。本文提出模式记忆的免疫遗传算法，借鉴生物免疫机制中的抗体的多样性，有效提高群体的多样性，同时其具有记忆功能能够有效地提高搜索效率，利用混和启发式来提高遗传算法的性能。 最后，提出利用免疫遗传算法应用于技能模糊控制优化问题中，用以解决类似困难优化问题。作为模糊控制技术发展的一个崭新的方向—技能模糊控制的设计，是本文所提出的遗传与免疫遗传算法的应用。如何利用该方法来解决困难优化问题，比如如何确定技能模糊控制中后件部参数，使模糊控制更加接近于人的行为控制方式，在本文进行了重点探讨，并通过汽车在弯道转弯的模拟实例验证了该方法的有效性。 综上所述，本文有如下几个主要创新点：
(1)提出了遗传算法完备性与健全性的保证方法，使其能有效地解决复杂组合优化问题。 (2)提出了对CGA在TSP等组合优化问题上的改进方法。
(3)提出多样性测度方法，在分析多样性增强方法的基础上，提出了一种二进制编码适值多样性自适应控制方法，并对其性能进行分析比较研究。 (4)提出在免疫遗传算法中引入模式控制的方法来解决复杂函数优化的问题。
(5)提出利用基于免疫机制的遗传算法进行技能模糊控制系统参数的隶属度函数的学习，同时简化运动方程，利用依靠运动参数控制受控对象的行为来进行运动控制。
3.期刊论文 王晖.韩新阳.胡兆光.王广生.Wang Hui.Han Xinyang.Hu Zhaoguang.Wang Guangsheng 基于模糊控制遗传算法的输电系统最优化规划 -电力系统自动化2000,24(2)
用遗传算法求解优化问题时,要花费大量时间对基因进行测试、组合,速度较慢.另外,遗传算法的性能还强烈地依赖于一些相关参数(例如交叉和变异的概率)的选取.文中以电网规划为背景,对简单遗传算法(SGA)进行了多方面改进,得到模糊控制遗传算法(FLCGA).该算法速度快,收敛到全局最优解的概率大.与基于传统遗传算法的电网规划比较,FLCGA具有明显的优越性.
4.学位论文 胡国四 模糊控制的新课题及基于遗传算法的技能模糊控制系统设计方法研究 1999
技能模糊控制是目前模糊控制技术发展的一个崭新的方向.由于技能控制系统的设计超出了通常模糊控制的表达范围,它无法获得操作者的语言表现,因而就存在如何求解操作者使用的情报与其输出的控制动作之间关系的问题.为了解决技能模糊控制的系统设计问题,该文提出了一种基于遗传算法的技能模糊控制设计方法.为了更好的改进技能模糊控制系统的设计方法,该文在分析了模糊控制的特征以及常用的Mamdani推理法的合理性和不合理性的基础上,指出目前模糊控制必须急待解决的课题,提出了一种新的模糊推理方法-贡献度最大值为中心的模糊推理方法.对遗传算法的改进方面,在分析了常规型
遗传算法所存在的缺点的基础上,通过对遗传算法适值函数定义法的研究分析,指出上前存在的改进算法中忽略了一个重要方面-对适值函数定义方法的改进.并提出了一种通用的适值自调整型适值函数定义方法.最后采用了一个利用技能模糊控制器控制的汽车模型进行仿真,推导了汽车的数学模型,并分别用了几种不同的遗传算法改进方法对该技能模糊控制系统进行优化设计,得到了不同的汽车运行轨迹曲线,不查证明了遗传算法是一种适合于技能模糊控制系统设计的优化方法,同时也从结果中证明了该文中提出的遗传算法改进方法的优越性.
5.期刊论文 吴忠强.奥顿.刘坤 基于遗传算法的混沌系统模糊控制 -物理学报2004,53(1)
基于遗传算法,研究了混沌系统的模糊控制问题.采用遗传算法对模糊系统的隶属函数进行优化,综合了遗传算法强大的空间搜索能力,高精度和模糊控制器快速性的优点,使模糊控制达到较好的控制效果.仿真结果证明了所给方法的有效性.
6.学位论文 陆春晖 基于遗传算法的模糊控制、神经网络的应用研究 2002
该文中第一部分首先阐述了遗传算法的来源以及基本结构,给出了遗传算法的优缺点和适应范围,从理论和应用两方面详细综述了遗传算法的发展历程.最后运用模式理论和马尔科夫链理论分析简单遗传算法的收敛性,并简单介绍了遗传算法的欺骗性问题.文中第二部分在分别给出了模糊控制和神经网络的概念后,详细地分析了模糊控制的性能并提出了分级模糊控制和智能调节量化因子的模糊控制,在结合船舶动力定位系统的应用研究中取得了很好的控制效果;文章最后研究了遗传算法在模糊控制和神经网络中的应用研究,主要涉及参数的优化设计.文章最后给出了取得的研究成果,特别是在船舶动力定位系统上取得的进展,为以后研究模型不确定性、多参数、非线性动态系统提供了一些经验,并指出人工智能进一步研究的方向.
7.期刊论文 李捷辉.黄建军.马淋军.谢裕智.赵哲.Li Jiehui.Huang Jianjun.Ma Linjun.Xie Yuzhi.Zhao Zhe 基于遗传算法的车辆行驶速度的模糊控制研究 -汽车工程2006,28(9)
研究并建立车辆行驶速度控制系统的数学模型,对这一复杂的高阶、非线性、时变系统,提出一种基于遗传算法的车辆行驶速度模糊控制新方法,该方法较常规的模糊控制具有更优的控制性能.仿真实验结果表明该车辆行驶速度遗传算法的有效性.
8.学位论文 杨丽 基于递阶模糊控制—遗传算法的城市干线交通信号智能控制方法研究 2009
目前对于城市干线交通信号智能控制技术研究主要采用的是模糊控制理论，并取得了一定的交通控制效果，但是模糊控制理论中所采用的隶属函数或控制规则一旦确定就不再更新，这势必造成与实际交通变化情况不符的情况，致使控制效果大大降低。
本文在分析总结前人研究成果的基础上，开展了基于递阶模糊控制-遗传算法的城市干线交通信号智能控制技术研究。首先，采用递阶模糊控制系统，对城市干线各交叉口进行协调优化控制，尽量降低交通干线上通行车辆的平均延误数，提高交通干线的通行能力；然后，针对模糊控制器存在隶属函数因人为制定而影响递阶模糊控制系统控制性能的不足之处，采用了遗传算法对模糊控制器的模糊控制输出量进行优化，使得递阶模糊控制系统的控制性能得以提高，交通干线的通行能力得以进一步提升。最后，运用MATLAB7.0编写仿真程序，分别对交通干线定时控制算法、递阶模糊控制算法以及递阶模糊控制.遗传算法进行仿真，详细说明了仿真方法、仿真流程及相关程序代码，通过算例对三个控制算法的结果进行了对比、分析。
MATLAB仿真实验的分析结果证明：在城市干线交通信号的协调控制中，递阶模糊控制-遗传算法优于递阶模糊控制算法，而递阶模糊控制算法又优于定时控制算法。
9.期刊论文 姚玲英 基于遗传算法的模糊控制调整寻优方法 -广东教育学院学报2004,24(2)
利用遗传算法对模糊控制输入隶属度函数、模糊控制解析式以及棒形输出隶属度函数进行调整寻优,实现了贴近经验的模糊控制,提高了响应速度、控制精度以及稳定性,用于窑炉控制的实验仿真获得了满意的结果.
10.学位论文 郑周太 基于遗传算法的神经网络模糊控制在熔融碳酸盐燃料电池系统控制中的应用 2002
该文根据MCFC燃料电池发电过程中的一些基本平衡关系和守恒定律,对电堆的输出电压及一些相关的状态量建立了一组偏微分方程的数学模型来描述MCFC电堆,并用仿真结果证实了分析和建模的合理性.针对MCFC电堆模型非线性,分布参数的特点,提出了模糊控制的思路;基于外电压特性的输入输出关系,建立了相应的模糊推理规则,设计了一个模糊控制器;为了使控制更加高效和灵活,用一种算法训练了一个神经网络,从而形成了神经网络模糊控制器.采用该控制器进行了离线动态仿真.仿真结果表明,该控制器对于各种系统状态,都能将输出电压平滑地过渡到稳定值并保持之.
引证文献(9条)
1.罗俊 基于前置信号的单交叉口多相位模糊控制[期刊论文]-交通标准化 2007(7)
2.曹洁.苏玉萍.吴国龙.王芬 城市交通信号灯两级模糊控制及仿真研究[期刊论文]-交通与计算机 2007(1)3.吴晓华 城市平面交叉口交通信号的智能控制技术研究[学位论文]硕士 2006
4.杨立才.贾磊.王红 双交叉口两级模糊协调控制算法的研究[期刊论文]-系统工程理论与实践 2005(6)5.王红 城市道路交通信号控制与优化算法的研究[学位论文]硕士 2005
6.李瑞敏 城市交通信号控制系统相关理论模型研究及软件开发[学位论文]博士 20057.朱铭琳 单交叉口交通信号配时的模糊控制策略及其遗传算法优化[学位论文]硕士 20058.安晓钢 交通路口可变相位控制的专家系统实现及其算法改进[学位论文]硕士 20059.邱颖 城市平面交叉口控制方式选择问题研究[学位论文]硕士 2005
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