【论文】一种基于遗传算法的模糊神经网络最优控制

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【论文】一种基于遗传算法的模糊神经网络最优控制

详 情 说 明

这篇文章介绍了一种结合遗传算法与模糊神经网络的最优控制方法。遗传算法作为一种模拟自然进化过程的智能优化技术，能够有效解决复杂系统的参数优化问题。模糊神经网络则融合了模糊逻辑处理不确定性的能力和神经网络的自学习特性，为控制系统提供了强大的非线性建模能力。

研究团队提出的混合方法主要包含两个创新点：首先利用遗传算法对模糊神经网络的初始参数进行全局优化，避免了传统方法容易陷入局部最优的缺陷；其次设计了自适应机制，使得系统能够根据实时反馈动态调整网络结构。这种方法特别适用于具有强非线性、时变特性的控制对象。

实验部分展示了该算法在工业过程控制中的应用效果，相比传统PID控制和单一模糊神经网络，新方法在响应速度、稳定性和抗干扰能力方面均有显著提升。文章最后讨论了该技术的扩展方向，包括在多智能体协同控制等复杂场景下的潜在应用价值。