基于遗传编程和键合图的机电系统非线性对象辨识与优化

论文摘要

本文在对进化算法的研究基础上,提出了基于遗传编程方法和键合图理论的对非线性系统的辨识方法。本文在简要介绍了进化算法的发展情况后,着重论述了进化算法的一个分枝——遗传编程。本文详细说明了遗传编程的基本算法和操作流程,给出了遗传算子的运行示例。介绍了非线性系统辨识研究目前的发展状况,并结合无线局域网接入点构造问题的例子,对基于遗传编程方法的非线性系统辨识做了理论证明。键合图是一种系统动力学建模方法,本文提出了结合遗传编程与键合图对机电系统的辨识研究。通过将胚胎键合图在遗传算子的作用下,进化出了符合设计要求的新的键合图,文章中结合特征值优化问题做了实际验证。在对遗传编程的研究过程中发现,由于进化过程中存在种群多样性的损失,为了得到优良解,需要加大种群规模,延长进化代数,而随之而来的是个体复杂度急剧增加,计算量不断加大,这耗费了大量的演化时间。本章提出结合自动定义函数的方法来对一般的遗传编程方法进行改进,有利于提高遗传编程的进化速度。对于这一想法,本文结合旅行商问题对改进后的算法做了可行性验证。文章最后论述了在遗传编程方法中存在的一些基本问题,以及相关领域的问题研究,指出了将来进一步研究的方向。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 课题来源
• 1.2 课题研究的目标及意义
• 1.3 国内外研究现状
• 1.4 研究的主要内容
• 1.5 论文提出的观点及主要创新点
• 1.6 本章小节
• 第二章 进化算法研究及非线性系统研究的发展
• 2.1 达尔文的进化算法
• 2.2 进化策略（EVOLUTION STRATEGIES,ES）和进化规划（EVOLUTIONARY PROGRAMMING,EP）
• 2.3 遗传编程（GENETIC PROGRAMMING,GP）
• 2.4 进化算法的发展趋式
• 2.5 非线性系统研究的发展
• 2.6 本章小结
• 第三章 基于遗传编程的非线性系统辨识研究
• 3.1 系统辨识
• 3.1.1 非线性系统辨识研究的进展
• 3.1.2 辨识方法与步骤
• 3.2 遗传编程研究
• 3.2.1 遗传编程的表达形式
• 3.2.2 遗传操作
• 3.2.3 适应度函数
• 3.3 实例验证
• 3.3.1 问题描述
• 3.3.2 遗传编程方法
• 3.4 本章小结
• 第四章 基于键合图理论的非线性系统动态仿真的方法研究
• 4.1 键合图
• 4.2 基本键合图元
• 4.2.1 一通口元件
• 4.2.2 二通口元件
• 4.2.3 多通口元件
• 4.3 基于GP的键合图的进化
• 4.4 键合图的构建
• 4.5 键合图的评价
• 4.6 实验与分析
• 4.6.1 问题定义
• 4.6.2 进化过程
• 4.6.3 进化结果
• 4.7 本章小结
• 第五章 结合自动定义函数（ADF）的遗传编程方法
• 5.1 遗传编程进化过程中的问题
• 5.2 自动定义函数
• 5.2.1 ADF的定义过程
• 5.2.2 ADF—GP运行的具体步骤
• 5.3 实验实例
• 5.4 本章小结
• 第六章 结论和进一步工作
• 6.1 研究总结
• 6.2 进一步工作
• 致谢
• 参考文献
• 附录