遗传算法理论及其在船舶横摇运动控制中的应用PDF电子书下载
交通运输
- 作 者：金鸿章，王科俊，何琳着
- 出 版 社：哈尔滨：哈尔滨工程大学出版社
- 出版年份：2006
- ISBN：7810736493
- 页数：238 页
图书介绍：本书重点阐述遗传算法的收敛分析等理论成果和其在船舶横摇运动控制中的应用。 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：司炉学习讲义下一篇：汽车机械基础习题集 《遗传算法理论及其在船舶横摇运动控制中的应用》目录 标签：遗传 算法 船舶 理论 控制
第1章 遗传算法的基本原理及其改进方法1
1.1 生物进化与遗传1
1.2 遗传算法研究的发展与现状3
1.3 遗传算法的基本原理5
1.4 遗传算法的理论研究11
1.5 遗传算法的改进研究14
1.6 综合改进方法的研究33
第2章 遗传算法收敛性定义和统一数学描述38
2.1 数学基础38
2.2 遗传算法的收敛性定义40
2.3 遗传算法的统一数学描述44
2.4 概率模型51
第3章 遗传算法收敛性和收敛速度的研究55
3.1 数学基础55
3.2 GA收敛性和收敛速度问题的数学描述56
3.3 基于随机矩阵的GA收敛性分析和收敛速度估计57
3.4 基于特征值的GA收敛性分析和收敛速度估计62
第4章 最优保留遗传算法及其收敛性分析83
4.1 最优保留与最优保留遗传算法83
4.2 全局收敛的EGA及其收敛本质84
4.3 全局收敛EGA的实现方法及其收敛性分析85
4.4 一种新形式的EGA90
4.5 一种自适应GA的收敛性及时齐性分析93
第5章 遗传算法种群多样性的研究100
5.1 过早收敛现象的表征及产生原因100
5.2 种群多样性的定义和度量103
5.3 种群多样性的含义110
5.4 遗传算子对种群多样性的影响112
第6章 模糊遗传算法128
6.1 模糊遗传算法的基本设计思想128
6.2 基于种群多样性的模糊遗传算法135
第7章 综合改进遗传算法140
7.1 现有GA改进方法及其在TMRGA中的应用141
7.2 TMRGA的描述143
7.3 仿真结果及TMRGA性能分析150
第8章 遗传算法在船舶横摇运动的模糊建模中的应用163
8.1 船舶横摇运动的传统数学模型163
8.2 模糊遗传算法在T-S模型辨识中的应用167
8.3 船舶横摇模糊建模178
第9章 遗传算法在船舶减摇鳍控制器优化设计中的应用186
9.1 船舶减摇鳍控制系统构成186
9.2 减摇鳍控制规律191
9.3 适用于减摇鳍PID控制器优化设计的改进的遗传算法192
9.4 线性情况下基于遗传算法的减摇鳍系统PID控制器的优化设计199
9.5 非线性情况下基于遗传算法的减摇鳍PID控制器的优化设计207
参考文献223
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摘要：本文以“遗传算法理论及其在船舶横摇运动控制中的应用.pdf电子书版文档下载”为中心，详细阐述了遗传算法理论的基本原理、在船舶横摇运动控制中的应用、算法的优化策略以及实际应用效果。通过对该文档的深入分析，旨在为船舶横摇运动控制领域的研究提供有益的参考。
1、遗传算法理论概述
遗传算法是一种模拟自然选择和遗传学原理的搜索启发式算法。它通过模拟生物进化过程中的遗传、变异和选择等过程，实现对问题的优化求解。遗传算法具有全局搜索能力强、收敛速度快、适应性强等优点，被广泛应用于各个领域。
在遗传算法中，个体代表问题的解，染色体表示个体的基因，适应度函数用于评估个体的优劣。通过交叉、变异和选择等操作，遗传算法不断优化个体，最终找到问题的最优解。
本文所研究的遗传算法理论，主要包括遗传算法的基本原理、编码方式、适应度函数设计、遗传操作等。这些理论为船舶横摇运动控制提供了有效的优化手段。
2、遗传算法在船舶横摇运动控制中的应用
船舶横摇运动是船舶在海上航行过程中常见的一种运动形式，严重影响船舶的航行性能和安全性。为了提高船舶的航行性能，降低横摇运动对船舶的影响，研究者们提出了多种控制方法，其中遗传算法在船舶横摇运动控制中具有显著优势。
本文所研究的遗传算法在船舶横摇运动控制中的应用，主要包括以下几个方面：首先，通过遗传算法优化船舶的航向和航速，降低横摇运动的幅度；其次，根据船舶横摇运动的特点，设计合适的遗传算法参数，提高控制效果；最后，通过仿真实验验证遗传算法在船舶横摇运动控制中的有效性。
实验结果表明，遗传算法在船舶横摇运动控制中具有较好的性能，能够有效降低横摇运动的幅度，提高船舶的航行性能。
3、遗传算法的优化策略
遗传算法的优化策略主要包括以下几个方面：首先，针对船舶横摇运动控制问题，设计合适的适应度函数，使算法能够更好地适应问题特点；其次，根据船舶横摇运动的特点，优化遗传算法的参数，提高算法的收敛速度和精度；最后，通过交叉、变异等操作，提高遗传算法的搜索能力。
本文所研究的遗传算法优化策略，主要包括以下三个方面：一是优化适应度函数，使其能够更好地反映船舶横摇运动控制问题的特点；二是优化遗传算法参数，提高算法的收敛速度和精度；三是优化交叉、变异等操作，提高遗传算法的搜索能力。
通过优化策略，遗传算法在船舶横摇运动控制中的应用效果得到了显著提升。
4、实际应用效果分析
本文所研究的遗传算法在船舶横摇运动控制中的实际应用效果，主要通过仿真实验进行验证。实验结果表明，遗传算法在船舶横摇运动控制中具有以下优点：一是能够有效降低横摇运动的幅度，提高船舶的航行性能；二是算法收敛速度快，计算效率高；三是具有较强的鲁棒性，能够适应不同的船舶横摇运动控制场景。
此外，通过对实际应用效果的分析，本文还发现遗传算法在船舶横摇运动控制中存在一些不足，如算法参数对控制效果的影响较大、算法收敛速度受初始种群的影响等。针对这些问题，本文提出了一些改进措施，以提高遗传算法在船舶横摇运动控制中的应用效果。
总结：
本文通过对“遗传算法理论及其在船舶横摇运动控制中的应用.pdf电子书版文档下载”的深入分析，详细阐述了遗传算法理论的基本原理、在船舶横摇运动控制中的应用、算法的优化策略以及实际应用效果。研究表明，遗传算法在船舶横摇运动控制中具有显著优势，能够有效提高船舶的航行性能和安全性。
本文的研究成果为船舶横摇运动控制领域的研究提供了有益的参考，有助于推动该领域的发展。
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