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一種GA算法的改進及其實現(xiàn)

2009-08-07 | rar | 141 | 次下載 | 3積分

資料介紹

提出最優(yōu)結(jié)果記錄的GA 改進算法,使用MATLAB 語言編制了GA 及其改進算法的實現(xiàn)程序,
無人駕駛汽車智能控制器設(shè)計檢驗了改進算法的有效性。
遺傳算法(GA)是在最近的20 年里迅速發(fā)展起來的,它在本質(zhì)上是一種優(yōu)化算法。與傳統(tǒng)的優(yōu)化算法相比,GA 具有更好的全局搜索能力,在理論上定能收斂到全局絕對最優(yōu)。由于這個本質(zhì)特點,GA 在諸多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用,取得了令人矚目的成果[1]。但是,當(dāng)將GA 應(yīng)用于復(fù)雜問題,尤其是復(fù)雜動力系統(tǒng)問題求解時,其收斂速度急劇下降,計算成本急劇上升,有時甚至失去了應(yīng)用價值。
在實際工程問題中,我們可能并不需要得到問題優(yōu)化的絕對最優(yōu)結(jié)果,有時只要求優(yōu)化能夠達(dá)到一定的精度?;谶@個事實,本文將提出一種有效的GA 改進算法,使用MATLAB 語言編制GA 及其改進算法的實現(xiàn)程序,并結(jié)合無人駕駛汽車的運動控制器設(shè)計對算法有效性進行仿真檢驗。
在下文的論述中,作者使用最優(yōu)區(qū)別于絕對最優(yōu),它實際上是滿足一定精度的準(zhǔn)最優(yōu)。
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