【摘 要】
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研究小组探讨了遗传算法的运行机理及其改进算法,给出了改进的遗传算法模型MGA.研究了它在有约束多目标优化问题中的应用,给出了多目标优化的遗传算法模型DMGA和处理约束的变
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研究小组探讨了遗传算法的运行机理及其改进算法,给出了改进的遗传算法模型MGA.研究了它在有约束多目标优化问题中的应用,给出了多目标优化的遗传算法模型DMGA和处理约束的变系数罚函数方法.研究小组将遗传算法与人工神经网络相结合,用于动态建模问题.作为一种全局搜索算法,遗传算法不仅克服了BP算法的局部极小问题,还可获得合理的网络拓朴,提高了建 模精度.研究小组还将遗传算法应用于自适应PID控制器设计、最优反馈控制系统设计和精馏过程的稳态优化,并进行了仿真计算,仿真结果证明,遗传算法在工业过程控制中有良好的应用前景.
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