【摘 要】
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针对模糊神经网络控制器通常涉及的参数较多,反传播算法难于收敛的问题,提出了一种优化设计正规化模糊神经网络控制器的量子遗传算法。该方法用量子比特构成染色体,用量子旋
【机 构】
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哈尔滨工业大学控制科学与工程系,大庆石油学院计算机与信息技术学院
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针对模糊神经网络控制器通常涉及的参数较多,反传播算法难于收敛的问题,提出了一种优化设计正规化模糊神经网络控制器的量子遗传算法。该方法用量子比特构成染色体,用量子旋转门进行染色体更新,用量子非门进行染色体变异,将量子位的概率幅看作两个并列的基因,因此每条染色体包含两条并列的基因链,在染色体数目相同时,可提高获得全局最优解的概率。对控制器参数随机编码建立初始群体,利用量子遗传算法进行参数优化。实验结果表明该方法是有效的。
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