基于淘汰机制的双种群遗传算法
遗传算法实验报告(仅供参照)
人工智能实验报告
遗传算法实验报告 一、问题描述 对遗传算法的选择操作，设种群规模为4，个体用二进制编码，适应度函数,x的取值区间为[0,30]。 若遗传操作规定如下： （1）选择概率为100%，选择算法为轮盘赌算法； （2）交叉概率为1，交叉算法为单点交叉，交叉顺序按个体在种群中的顺序； （3）变异几率为0 请编写程序，求取函数在区间[0,30]的最大值。 二、方法原理 遗传算法：遗传算法是借鉴生物界自然选择和群体进化机制形成的一种全局寻优算法。与传统的优化算法相比，遗传算法具有如下优点：不是从单个点，而是从多个点构成的群体开始搜索；在搜索最优解过程中，只需要由目标函数值转换得来的适应值信息，而不需要导数等其它辅助信息；搜索过程不易陷入局部最优点。目前，该算法已渗透到许多领域，并成为解决各领域复杂问题的有力工具。在遗传算法中，将问题空间中的决策变量通过一定编码方法表示成遗传空间的一个个体，它是一个基因型串结构数据；同时，将目标函数值转换成适应值，它用来评价个体的优劣，并作为遗传操作的依据。遗传操作包括三个算子：选择、交叉和变异。选择用来实施适者生存的原则，即把当前群体中的个体按与适应值成比例的概率复制到新的群体中，构成交配池（当前代与下一代之间的中间群体）。选择算子的作用效果是提高了群体的平均适应值。由于选择算子没有产生新个体，所以群体中最好个体的适应值不会因选择操作而有所改进。交叉算子可以产生新的个体，它首先使从交配池中的个体随机配对，然后将两两配对的个体按某种方式相互交换部分基因。变异是对个体的某一个或某一些基因值按某一较小概率进行改变。从产生新个体的能力方面来说，交叉算子是产生新个体的主要方法，它决定了遗传算法的全局搜索能力；而变异算子只是产生新个体的辅助方法，但也必不可少，因为它决定了遗传算法的局部搜索能力。交叉和变异相配合，共同完成对搜索空间的全局和局部搜索。 三、实现过程 （1）编码：使用二进制编码，随机产生一个初始种群。L 表示编码长度，通常由对问题的求解精度决定，编码长度L 越长，可期望的最优解的精度也就越高，过大的L 会增大运算量。 （2）生成初始群体：种群规模表示每一代种群中所含个体数目。随机产生N个初始串结构数据，每个串结构数据成为一个个体，N个个体组成一个初始群体，N表示种群规模的大小。当N取值较小时，可提高遗传算法的运算速度，但却降低种群的多样性，容易引起遗传算法早熟，出现假收敛；而N当取值较大时，又会使得遗传算法效率降低。一般建议的取值范围是20—100。遗传算法以该群体作为初始迭代点； （3）适应度检测：根据实际标准计算个体的适应度，评判个体的优劣，即该个体所代表的可行解的优劣。本例中适应度即为所求的目标函数； （4）选择：从当前群体中选择优良（适应度高的）个体，使它们有机会被选中进入下一次迭代过程，舍弃适应度低的个体。本例中采用轮盘赌的选择方法，即个体被选择的几率与其适应度值大小成正比； （5）交叉：遗传操作，根据设置的交叉概率对交配池中个体进行基因交叉操作，形成新一代的种群，新一代中间个体的信息来自父辈个体，体现了信息交换的原则。交叉概率控制
淘汰落后产能
一、落后产能是什么？资源能源消耗高、环境污染重、二氧化碳排放多、安全无保障，是落后产能的集中体现。 二、淘汰落后产能有什么重要的意义？ ①才能进一步提高经济运行和经济增长的质量与效益； ②才能优化产业结构，提高技术装备水平和产业竞争力，实现工业由大变强。 ③才能落实应对气候变化举措、完成节能减排任务； ④才能实现可持续发展。 ⑤落后产能还与先进产能争市场、抢资源，破坏正常的市场秩序。只有淘汰落后产能，才能为先进产能腾出市场空间，才能改善产品结构，提高产品质量，增加企业效益； ⑥才能缓解产能过剩矛盾，保障供需平衡，避免大起大落，促进产业健康发展； 因此、加快淘汰落后产能，是转变经济发展方式、调整经济结构、提高经济增长质量和效益的重大举措，是推动节能减排、积极应对全球气候变化、走中国特色新型工业化道路的迫切需要，是贯彻落实科学发展观的必然要求。 三、如何淘汰落后产能？（怎么样？） ①必须充分发挥市场配置资源的基础性作用。要利用市场经济手段，加快落后产能退出。 ②坚持依法行政。充分发挥法律法规的约束作用和技术标准的门槛作用，严格执行环境保护、节约能源、清洁生产、安全生产、产品质量、职业健康等方面的法律法规和技术标准，依法淘汰落后产能。 ③淘汰落后产能的责任主体是企业。企业应该严格遵守安全、环保、节能、质量等法律法规，认真贯彻国家的产业政策，积极履行社会责任，主动地淘汰落后产能。 ④政府认真制定实施方案，利用经济的、行政的和法律的手段，禁止落后产能进入市场，压缩落后产能市场空间，激励落后产能退出。 ⑤相关行业协会要充分发挥政府和企业间的桥梁和纽带作用，认真宣传贯彻国家的方针政策，加强行业自律，维护市场秩序，协助有关部门做好淘汰落后产能工作。
遗传算法在多目标优化的应用：公式,讨论,概述总括
遗传算法在多目标优化的应用：公式，讨论，概述/总括 概述 本文主要以适合度函数为基础的分配方法来阐述多目标遗传算法。传统的群落形成方法（niche formation method）在此也有适当的延伸,并提供了群落大小界定的理论根据。适合度分配方法可将外部决策者直接纳入问题研究范围，最终通过多目标遗传算法进行进一步总结：遗传算法在多目标优化圈中为是最优的解决方法，而且它还将决策者纳入在问题讨论范围内。适合度分配方法通过遗传算法和外部决策者的相互作用以找到问题最优的解决方案，并且详细解释遗传算法和外部决策者如何通过相互作用以得出最终结果。 1.简介 求非劣解集是多目标决策的基本手段。已有成熟的非劣解生成技术本质上都是以标量优化的手段通过多次计算得到非劣解集。目前遗传算法在多目标问题中的应用方法多数是根据决策偏好信息，先将多目标问题标量化处理为单目标问题后再以遗传算法求解，仍然没有脱离传统的多目标问题分步解决的方式。在没有偏好信息条件下直接使用遗传算法推求多目标非劣解的解集的研究尚不多见。 本文根据遗传算法每代均产生大量可行解和隐含的并行性这一特点，设计了一种基于排序的表现矩阵测度可行解对所有目标总体表现好坏的向量比较方法，并通过在个体适应度定标中引入该方法，控制优解替换和保持种群多样性，采用自适应变化的方式确定交叉和变异概率，设计了多目标遗传算法(Multi Objective Genetic Algorithm, MOGA)。该算法通过一次计算就可以得到问题的非劣解集， 简化了多目标问题的优化求解步骤。 多目标问题中在没有给出决策偏好信息的前提下，难以直接衡量解的优劣，这是遗传算法应用到多目标问题中的最大困难。根据遗传算法中每一代都有大量的可行解产生这一特点，我们考虑通过可行解之间相互比较淘汰劣解的办法来达到最 后对非劣解集的逼近。 考虑一个n维的多目标规划问题，且均为目标函数最大化， 其劣解可以定义为： f i (x * )≤f i (x t ) i=1，2，??，n (1) 且式(1)至少对一个i取“＜”。即至少劣于一个可行解的x必为劣解。 对于遗传算法中产生大量的可行解，我们考虑对同一代中的个体基于目标函数相互比较，淘汰掉确定的劣解，并以生成的新解予以替换。经过数量足够大的种群一定次数的进化计算，可以得到一个接近非劣解集前沿面的解集，在一定精度要求下，可以近似的将其作为非劣解集。 个体的适应度计算方法确定后，为保证能得到非劣解集，算法设计中必须处理好以下问题：(1)保持种群的多样性及进化方向的控制。算法需要求出的是一组不同的非劣解，所以计算中要防止种群收敛到某一个解。与一般遗传算法进化到
遗传算法
遗传算法发展前景概况 （华北电力大学电气与电子工程学院，北京102206） 摘要：遗传算法是一种基于生物进化自然选择和群体遗传机理的，适合于复杂系统优化的自适应概率优化技术，近年来，因为遗传算法求解复杂优化问题的巨大潜力和在工业工程领域的成功应用，这种算法受到了国内外学者的广泛关注，本文介绍了遗传算法研究现状和发展的前景，概述了它的理论和技术，并对遗传算法的发展情况发表了自己的看法。 关键词：遗传算法; 遗传算子；进化计算；编码 GENERAL GENETIC ALGORITHM DEVELOPMENT PROSPECT (North China Electric Power University Electrical And Electronic Engineering Institute,Beijing102206) ABSTRACT: Genetic algorithm is a kind of natural selection and based on biological evolution of genetic mechanism, group suitable for complex system optimization adaptive probability optimization technique, in recent years, because genetic algorithm for solving complex optimization problem in the huge potential and the successful application of industrial engineering, this algorithm was wide attention of scholars at home and abroad, this paper introduces the current research status and development of genetic algorithm, summarizes the prospect of its theory and technology of genetic algorithm and the development of published opinions of his own. KEY WORD: Genetic algorithm; Genetic operator; Evolutionary computation; coding 1.引言 现在，遗传算法正在迅速发展，遗传算法与其很强的解决问题能力和适合于复杂系统的自适应优化技术渗透到研究和工业工程领域，在电力系统，系统辨识,最优控制，模式识别等领域有了很广泛的应用，取得了很好的效果。 2.遗传算法基本思想 遗传算法是建立在自然选择和群体遗传学基础上的随机，迭代和进化，具有广泛适用性的搜索方法，所有的自然种类都是适应环境而生存，这一自然适用性是遗传算法的主要思想。 遗传算法是从代表问题可能潜在解集的一个种群开始的，而一个种群则经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，其内部基因决定了个体的外部表现。因此，在一开始就要实现外部表现到内部基因的映射，即编码工作，通常采用二进制码。初始种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原则，逐代演化产生出越来越好的近似解。在每一代，根据问题域中个体的适应度大小选择个体，并借助自然遗传学的遗传算子进行组合交叉和变异，产生出代表新的解集和种群，这种过程将导致种群像自然进化那样产生比前代更适应于环境的后代种群，末代种群中的最有个体经过解码，可以作为问题近似最优解。 遗传算法采纳了自然进化模型，如选择，交叉，变异等，计算开始时，种群随机初始化产生一定数目的N个个体，并计算每个个体的适应度函数，如果不满足优化准则，就开始新一代的计算。为了产生下一代，按照适应度选择个体父代进行基因重组二产生子代。所有的子代按一定的概率进行变异，子代取代父代构成新一代，然后重新计算子代的适应度。这一过程循环执行，直到满足优化准则为止。 3.遗传算法基本操作
淘汰落后产能中央财政奖励资金管理办法
淘汰落后产能中央财政奖励资金管理办法 第一章总则 第一条根据国务院节能减排工作部署和《国务院关于进一步加强淘汰落后产能工作的通知》（国发[2010]7号）、《国务院办公厅转发环境保护部等部门关于加强重金属污染防治工作指导意见的通知》（国办发[2010]61号）以及国务院制订的钢铁、有色金属、纺织行业等产业调整和振兴规划等文件要求，“十二五”期间，中央财政将继续安排专项资金，对经济欠发达地区淘汰落后产能工作给予奖励（以下简称奖励资金）。为规范奖励资金管理，提高资金使用效益，特制订本办法。 第二条企业要切实承担起淘汰落后产能的主体责任，严格遵守节能、环保、质量、安全等法律法规，主动淘汰落后产能；地方政府要切实负担起本行政区域内淘汰落后产能工作的职责，依据有关法律、法规和政策组织督促企业淘汰落后产能。 第三条本办法适用行业为国务院有关文件规定的电力、炼铁、炼钢、焦炭、电石、铁合金、电解铝、水泥、平板玻璃、造纸、酒精、味精、柠檬酸、铜冶炼、铅冶炼、锌冶炼、制革、印染、化纤以及涉及重金属污染的行业。 第二章奖励条件和标准 第四条奖励资金支持淘汰的落后产能项目必须具备以下条件： 1.满足奖励门槛要求。奖励门槛依据国家相关文件、产业政策等确定，并根据国家产业政策、产业结构调整等情况逐步提高，2011年－2013年的奖励门槛详见附1。
2.相关生产线和设备型号与项目批复等有效证明材料相一致，必须在当年拆除或废毁，不得转移。 3.近三年处于正常生产状态（根据企业纳税凭证、电费清单、生产许可证等确定），如年均实际产量比项目批复生产能力少20%以上，落后产能按年均实际产量确定。 4.所属企业相关情况与项目批复、工商营业执照、生产许可证等有效证明材料相一致。 5.经整改环保不达标，规模较小的重金属污染企业应整体淘汰。 6.未享受与淘汰落后产能相关的其他财政资金支持。 第五条中央财政根据年度预算安排、地方当年淘汰落后产能目标任务、上年度目标任务实际完成和资金安排使用情况等因素安排奖励资金。对具体项目的奖励标准和金额由地方根据本办法要求和当地实际情况确定。 第三章资金安排和使用 第六条每年3月底前，省级财政会同工业和信息化、能源主管部门根据省级人民政府批准上报的本年度重点行业淘汰落后产能年度目标任务及计划淘汰落后产能企业名单，提出计划淘汰且符合奖励条件的落后产能规模、具体企业名单以及计划淘汰的主要设备等，联合上报财政部、工业和信息化部、国家能源局。中央企业按属地原则上报，同等享受奖励资金支持。 第七条财政部、工业和信息化部、国家能源局审核下达奖励资金预算。 第八条各地区要积极安排资金支持淘汰落后产能，与中央奖励资金一并使用。
遗 传 算 法 详 解 ( 含 M A T L A B 代 码 )
GATBX遗传算法工具箱函数及实例讲解 基本原理： 遗传算法是一种典型的启发式算法，属于非数值算法范畴。它是模拟达尔文的自然选择学说和自然界的生物进化过程的一种计算模型。它是采用简单的编码技术来表示各种复杂的结构，并通过对一组编码表示进行简单的遗传操作和优胜劣汰的自然选择来指导学习和确定搜索的方向。遗传算法的操作对象是一群二进制串（称为染色体、个体），即种群，每一个染色体都对应问题的一个解。从初始种群出发，采用基于适应度函数的选择策略在当前种群中选择个体，使用杂交和变异来产生下一代种群。如此模仿生命的进化进行不断演化，直到满足期望的终止条件。 运算流程： Step 1：对遗传算法的运行参数进行赋值。参数包括种群规模、变量个数、交叉概率、变异概 率以及遗传运算的终止进化代数。 Step 2：建立区域描述器。根据轨道交通与常规公交运营协调模型的求解变量的约束条件，设置变量的取值范围。 Step 3：在Step 2的变量取值范围内，随机产生初始群体，代入适应度函数计算其适应度值。 Step 4：执行比例选择算子进行选择操作。 Step 5：按交叉概率对交叉算子执行交叉操作。
Step 6：按变异概率执行离散变异操作。 Step 7：计算Step 6得到局部最优解中每个个体的适应值，并执行最优个体保存策略。 Step 8：判断是否满足遗传运算的终止进化代数，不满足则返回Step 4，满足则输出运算结果。 运用遗传算法工具箱: 运用基于Matlab的遗传算法工具箱非常方便，遗传算法工具箱里包括了我们需要的各种函数库。目前，基于Matlab的遗传算法工具箱也很多，比较流行的有英国设菲尔德大学开发的遗传算法工具箱GATBX、GAOT以及Math Works公司推出的GADS。实际上，GADS就是大家所看到的Matlab中自带的工具箱。我在网上看到有问为什么遗传算法函数不能调用的问题，其实，主要就是因为用的工具箱不同。因为，有些人用的是GATBX带有的函数，但MATLAB自带的遗传算法工具箱是GADS，GADS当然没有GATBX里的函数，因此运行程序时会报错，当你用MATLAB来编写遗传算法代码时，要根据你所安装的工具箱来编写代码。 以GATBX为例，运用GATBX时，要将GATBX解压到Matlab下的toolbox文件夹里，同时，set path将GATBX文件夹加入到路径当中。 这块内容主要包括两方面工作：1、将模型用程序写出来（.M文件），即目标函数，若目标函数非负，即可直接将目标函数作为适应度函数。2、设置遗传算法的运行参数。包括：种群规模、变量个数、区域描述器、交叉概率、变异概率以及遗传运算的终止进化代数等等。
加快淘汰落后产能实施意见
加快淘汰落后产能实施意见 2010年加快淘汰落后产能实施意见 为进一步加快淘汰落后产能,促进节能减排和产业转型升级,确保按期实现淘汰落后产能的各项目标,根据《国务院关于进一步加强淘汰落后产能工作的通知》（国发〔2010〕7号）和《省政府关于加快淘汰落后产能工作的实施意见》（苏政发〔2010〕70号）,结合我市实际,现就加快淘汰落后产能工作制定如下实施意见： 一、主要任务 （一）全面完成重点行业淘汰落后产能工作任务。2010至2012年,全市要重点淘汰钢铁、化工、琉璃瓦、热电、水泥、印染、化纤、制革等行业的落后产能,确保完成省下达的淘汰落后产能目标任务。 （二）深入开展钢铁行业整合整治工作。根据《市政府关于印发无锡市黑色金属冶炼及压延加工业整合整治3年（2010—2012年）行动计划的通知》（锡政发〔2010〕89号）确定的整合整治范围及标准,按期淘汰落后钢铁产能,控制粗钢和钢材产量,完成城区钢铁企业“退城进园”目标,对装备落后,环境保护和安全生产措施得不到有效保证的企业,限期退出钢铁产业。（三）深入开展化工生产企业专项整治。根据《省政府办公厅关于印发全省深入开展化工生产企业专项整治工作方案的通知》（苏政办发〔2010〕9号）和《市政府关于印发无锡市化工行业整合整治3年（2010—2012年）行动计划的通知》（锡政发〔2010〕88号）,继续清理整顿各类化工生产企业,进一步压减我市化工生产企业数量,推进化工集中区整治和化工企业入园进区,提升我市化工产业发展水平。 （四）深入开展琉璃瓦行业整合整治工作。根据《市政府关于印发无锡市琉璃瓦行业整合整治3年（2010—2012年）行动计划的通知》（锡政发〔2010〕90号）,按照相关标准对琉璃瓦生产的企业进行综合整治,淘汰使用落后设备和工艺企业。 （五）深入开展市区热电行业整合整治工作。根据《市政府关于印发无锡市区热电行业整合整治3年（2010—2012年）行动计划的通知》（锡政发〔2010〕87号）,压降原煤消耗量,削减co2、so2排放量,提高每吨原煤平均外供蒸汽量,减少市区燃煤热电厂数量,扩大市区企事业单位天然气等清洁能源使用范围,淘汰集中供热范围内的所有燃煤、燃油供热小锅炉。（六）继续推进三高两低企业整治及沿湖企业关停并转迁工作。在前两年专项整治工作基础上,结合当地实际情况,制定专项整治实施方案,巩固整治成果。 二、加强组织领导 根据市委《关于成立实施更大力度加快转型发展十二项对策措施联席会议制度的通知》（锡委组〔2010〕175号）,建立市淘汰落后产能联席会议制度。联席会议由市政府分管副市长召集,成员单位由市委宣传部、市监察局、发改委、经信委、财政局、人保局、国资委、国土局、规划局、市政园林局、环保局、安监局、物价局、国税局、地税局、无锡工商局、无锡质监局、无锡供电公司、无锡银监分局、国联集团、行政服务中心等组成。联席会议办公室设在市经信委,统筹协调全市淘汰落后产能工作和部门分工,负责目标任务分解和组织落实,研究解决工作中的重大问题。成立由市发改委、环保局、安监局、无锡工商局、无锡质监局等部门牵头的工作指导组,进一步推动各地的淘汰落后产能工作。各市（县）、区建立相应的组织领导机制,加快推进本地区淘汰落后产能工作。 三、分解落实目标责任 由市淘汰落后产能联席会议办公室制订淘汰落后产能年目标任务计划,按年度分解下达任务指标。各市（县）、区政府对本地区淘汰落后产能工作负总责。各地要根据市下达的目标任务要求,制订本地淘汰落后产能工作目标,分解到乡镇和街道,落实到具体企业。要切实担负起本行政区域内淘汰落后产能工作的职责,严格执行相关法律、法规和各项政策措施,组织督促
基于最小二乘法的系统辨识的设计与开发(整理版)
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对工程实践中测得的数据进行理论分析，用恰当的函数去模拟数据原型是一类十分重要的问题，最常用的逼近原则是让实测数据和估计数据之间的距离平方和最小，这即是最小二乘法。 最小二乘法是一种经典的数据处理方法。 在随机的环境下，利用最小二乘法时，并不要求观测数据提供其概率统计方面的信息，而其估计结果，却有相当好的统计特性。 2 最小二乘法的系统辨识设单输入单输出线性定常系统的差分方程为： 1),()()() 1()(01knkubkubnkxakxakxnn （ 1）上式中： )(ku为输入信号；)(kx为理论上的输出值。 )(kx只有通过观测才能得到，在观测过程中往往附加有随机干扰。 )(kx的观测值)(ky可表示为 （ 2）将式（ 2）代入式（ 1）得 1()()() 1()(101kubkubnkyakyakyn (3) 我们可能不知道)(kn的统计特性，在这种情况下，往往把)(kn看做均值为 0 的白噪声。 设 （ 4）则式（ 3）可以写成 (5) 在测量)(ku时也有测量误差，系统内部也可能有噪声，应当
多种群遗传算法的函数优化算法
多种群遗传算法的函数优化算法 多种群遗传算法的函数优化算法2010年12月15日星期三21：30【注】原帖网址：、案例背景 针对遗传算法所存在的问题，一种多种群遗传算法结构模型(Multiple Population GA，简称MPGA)可以用来取代常规的标准计算模型(SGA)。 MPGA在SGA的基础上主要引入了以下几个概念： (1)突破SGA仅靠单个群体进行遗传进化的框架，引入多个种群同时进行优化搜索；不同的种群赋以不同的控制参数，实现不同的搜索目的。 (2)各个种群之间通过移民算子进行联系，实现多种群的协同进化；最优解的获取是多个种群协同进化的综合结果。 (3)通过人工选择算子保存各种群每个进化代中的最优个体，并作为判断算法收敛的依据。 2、案例目录： 第7章多种群遗传算法的函数优化算法 7.1理论基础 7.1.1遗传算法早熟问题 7.1.2多种群遗传算法概述 7.2案例背景 7.2.1问题描述 7.2.2解决思路及步骤 7.3 MATLAB程序实现
7.3.1移民算子 7.3.2人工选择算子 7.3.3目标函数 7.3.4标准遗传算法主函数 7.3.5多种群遗传算法主函数 7.3.6结果分析 7.4延伸阅读 7.5参考文献 3、主程序： %%多种群遗传算法 clear； clc close all NIND=40；%个体数目 NVAR=2；%变量的维数 PRECI=20；%变量的二进制位数 GGAP=0.9；%代沟 MP=10；%种群数目 FieldD=[rep(PRECI,[1,NVAR])；[-3,4.1；12.1,5.8]；rep([1；0；1；1],[1,NVAR])]；%译码矩阵 for i=1：MP Chrom{i}=crtbp(NIND,NVAR*PRECI)；%创建初始种群
系统辨识研究的现状_徐小平
系统辨识研究的现状 徐小平1,王 峰2,胡 钢1 (1.西安理工大学自动化与信息工程学院 陕西西安 710048;2.西安交通大学理学院 陕西西安 710049) 摘 要:综述了系统辨识问题的研究进展,介绍了经典的系统辨识方法及其缺点,引出了将集员、多层递阶、神经网络、遗传算法、模糊逻辑、小波网络等知识应用于系统辨识得到的一些现代系统辨识方法,最后总结了系统辨识今后的发展方向。 关键词:系统辨识;集员;多层递阶;神经网络;遗传算法;模糊逻辑;小波网络 中图分类号:TP27 文献标识码:B 文章编号:1004-373X (2007)15-112-05 A Survey on System Identif ication XU Xiaoping 1,WAN G Feng 2,HU Gang 1 (1.School of Automation and Information Engineering ,Xi ′an University of Technology ,Xi ′an ,710048,China ; 2.School of Science ,Xi ′an Jiaotong University ,Xi ′an ,710049,China ) Abstract :In this paper the advance in the study of system identification is summarized.First ,the traditional system identi 2fication methods and their disadvantages are introduced.Then ,some new methods based on set membership ,multi -level re 2cursive ,neural network ,genetic algorithms ,f uzzy logic and wavelet network are presented.Finally ,f urther research directions of system identification are pointed out. K eywords :system identification ;set membership ;multi -level recursive ;neural network ;genetic algorithms ;f uzzy logic ;wavelet network 收稿日期:2007-04-16 基金项目:教育部博士学科基金(20060700007); 陕西省自然科学基金(2005F15)资助项目 1 引 言 辨识、状态估计和控制理论是现代控制理论三个互相渗透的领域。辨识和状态估计离不开控制理论的支持,控制理论的应用又几乎不能没有辨识和状态估计技术。随着控制过程复杂性的提高,控制理论的应用日益广泛,但其实际应用不能脱离被控对象的数学模型。然而在大多数情况下,被控对象的数学模型是不知道的,或者在正常运行期间模型的参数可能发生变化,因此利用控制理论去解决实际问题时,首先需要建立被控对象的数学模型。系统辨识正是适应这一需要而形成的,他是现代控制理论中一个很活跃的分支。社会科学和自然科学领域已经投入相当多的人力和物力去观察、研究有关的系统辨识问题。从1967年起,国际自动控制联合会(IFAC )每3年召开一次国际性的系统辨识与参数估计的讨论会。历届国际自动控制联合会的系统辨识会议均吸引了众多的有关学科的科学家和工程师们的积极参加。 系统辨识是建模的一种方法,不同的学科领域,对应 着不同的数学模型。从某种意义上来说,不同学科的发展过程就是建立他的数学模型的过程。1962年,L.A.Zadeh 给出辨识这样的定义[1]:“辨识就是在输入和输出数据的基础上,从一组给定的模型类中,确定一个与所测系统等价的模型。”当然按照Zadeh 的定义,寻找一个与实际过程完全等价的模型无疑是非常困难的。而从实用性观点出发,对模型的要求并非如此苛刻,为此,对辨识又有一些实用性的定义。比如,1974年,P.E.ykhoff 给出辨识的定义[2]为:“辨识问题可以归结为用一个模型来表示客观系统(或将要构造的系统)本质特征的一种演算,并用这个模型把对客观系统的理解表示成有用的形式。”1978年,L. Ljung 给辨识下的定义[3] 更加实用:“辨识有三个要素—数 据,模型类和准则。辨识就是按照一个准则在一组模型类中选择一个与数据拟合得最好的模型。”总而言之,辨识的实质就是从一组模型类中选择一个模型,按照某种准则,使之能最好地拟合所关心的实际过程的静态或动态特性。 本文首先介绍了经典的系统辨识方法,并指出其存在的缺陷,接着对近年来系统辨识的现代方法作以简单的综述,最后指出了系统辨识未来的发展方向。2 经典的系统辨识 经典的系统辨识方法[4-6]的发展已经比较成熟和完 2 11
遗传算法简介及代码详解
遗传算法简述及代码详解 声明：本文内容整理自网络，认为原作者同意转载，如有冒犯请联系我。 遗传算法基本内容 遗传算法为群体优化算法，也就是从多个初始解开始进行优化，每个解称为一个染色体，各染色体之间通过竞争、合作、单独变异，不断进化。 遗传学与遗传算法中的基础术语比较 染色体：又可以叫做基因型个体(individuals) 群体/种群(population)：一定数量的个体组成，及一定数量的染色体组成，群体中个体的数 量叫做群体大小。 初始群体：若干染色体的集合，即解的规模，如30，50等，认为是随机选取的数据集合。适应度(fitness)：各个个体对环境的适应程度 优化时先要将实际问题转换到遗传空间，就是把实际问题的解用染色体表示，称为编码，反过程为解码/译码，因为优化后要进行评价（此时得到的解是否较之前解优越），所以要返回问题空间，故要进行解码。SGA采用二进制编码，染色体就是二进制位串，每一位可称为一个基因；如果直接生成二进制初始种群，则不必有编码过程，但要求解码时将染色体解码到问题可行域内。 遗传算法的准备工作: 1) 数据转换操作，包括表现型到基因型的转换和基因型到表现型的转换。前者是把求解空间中的参数转化成遗传空间中的染色体或者个体(encoding)，后者是它的逆操作(decoding) 2) 确定适应度计算函数，可以将个体值经过该函数转换为该个体的适应度，该适应度的高低要能充分反映该个体对于解得优秀程度。非常重要的过程。 遗传算法基本过程为: 1) 编码，创建初始群体 2) 群体中个体适应度计算 3) 评估适应度 4) 根据适应度选择个体 5) 被选择个体进行交叉繁殖 6) 在繁殖的过程中引入变异机制 7) 繁殖出新的群体，回到第二步
淘汰落后产能的法律依据201606
淘汰落后产能的法律依据 中华人民共和国大气污染防治法（2015年修订） 第二十七条国家对严重污染大气环境的工艺、设备和产品实行淘汰制度。 国务院经济综合主管部门会同国务院有关部门确定严重污染大气环境的工艺、设备和产品淘汰期限，并纳入国家综合性产业政策目录。 生产者、进口者、销售者或者使用者应当在规定期限内停止生产、进口、销售或者使用列入前款规定目录中的设备和产品。工艺的采用者应当在规定期限内停止采用列入前款规定目录中的工艺。 被淘汰的设备和产品，不得转让给他人使用。 第一百零一条违反本法规定，生产、进口、销售或者使用国家综合性产业政策目录中禁止的设备和产品，采用国家综合性产业政策目录中禁止的工艺，或者将淘汰的设备和产品转让给他人使用的，由县级以上人民政府经济综合主管部门、出入境检验检疫机构按照职责责令改正，没收违法所得，并处货值金额一倍以上三倍以下的罚款；拒不改正的，报经有批准权的人民政府批准，责令停业、关闭。进口行为构成走私的，由海关依法予以处罚。 中华人民共和国水污染防治法（2008年修订） 第四十一条国家对严重污染水环境的落后工艺和设备实行淘汰制度。 国务院经济综合宏观调控部门会同国务院有关部门，公布限期禁止采用的严重污染水环境的工艺名录和限期禁止生产、销售、进口、使用的严重污染水环境的设备名录。 生产者、销售者、进口者或者使用者应当在规定的期限内停止生产、销售、进口或者使用列入前款规定的设备名录中的设备。工艺的采用者应当在规定的期限内停止采用列入前款规定的工艺名录中的工艺。 依照本条第二款、第三款规定被淘汰的设备，不得转让给他人使用。 第七十七条违反本法规定，生产、销售、进口或者使用列入禁止生产、销售、进口、使用的严重污染水环境的设备名录中的设备，或者采用列入禁止采用的严重污染水环境的工艺名录中的工艺的，由县级以上人民政府经济综合宏观调控部门责令改正，处五万元以上二十万元以下的罚款；情节严重的，由县级以上人民政府经济综合宏观调控部门提出意见，报请本级人民政府责令停业、关闭。 中华人民共和国安全生产法（2014修订） 第三十五条国家对严重危及生产安全的工艺、设备实行淘汰制度，具体目录由国务院安全生产监督管理部门会同国务院有关部门制定并公布。法律、行政法规对目录的制定另有规定的，适用其规定。 省、自治区、直辖市人民政府可以根据本地区实际情况制定并公布具体目录，
系统辨识研究综述
系统辨识研究综述 摘要：本文综述了系统辨识的发展与研究内容，对现有的系统辨识方法进行了介绍并分析其不足，进一步引出了把神经网络、遗传算法、模糊逻辑、小波网络知识应用于系统辨识得到的一些新型辨识方法。并对基于T-S模型的模糊系统辨识进行了介绍。文章最后对系统辨识未来的发展方向进行了介绍 关键词：系统辨识；建模；神经网络；遗传算法；模糊逻辑；小波网络；T-S 模型 1.系统辨识的发展和基本概念 1.1系统辨识发展 现代控制论是控制工程新的理论基础。辨识、状态估计和控制理论是现代控制论三个相互渗透的领域。辨识和状态估计离不开控制理论的支持；控制理论的应用又几乎不能没有辨识和状态估计。 而现代控制论的实际应用不能脱离被控对象的动态特性，且所用的数学模型需要选择一种使用方便的描述形式。但很多情况下建立被控对象的数学模型并非易事，尤其是实际的物理或工程对象，它们的机理复杂且含有各种噪声，使建立数学模型更加困难。系统辨识就是应此需要而形成的一门学科。 系统辨识和系统参数估计是六十年代开始迅速发展起来的。1960年，在莫斯科召开的国际自动控制联合会(IFCA)学术会议上，只有很少几篇文章涉及系统辨识和系统参数估计问题。然而，在此后，人们对这一学科给予了很大的注意，有关系统辨识的理论和应用的讨论日益增多。七十年代以来，随着计算机的开发和普及，系统辨识得到了迅速发展，成为了一门非常活跃的学科。 1.2系统辨识基本概念的概述 系统辨识是建模的一种方法。不同的学科领域,对应着不同的数学模型,从某种意义上讲,不同学科的发展过程就是建立它的数学模型的过程。建立数学模型有两种方法:即解析法和系统辨识。 L. A. Zadeh于1962年给辨识提出了这样的定义：“辨识就是在输入和输出数据的基础上，从一组给定的模型类中，确定一个与所测系统等价的模型。”当然按照Zadeh的定义，寻找一个与实际过程完全等价的模型无疑是非常困难的。根据实用性观点，对模型的要求并非如此苛刻。1974年，P. E. ykhoff给出辨识的定义“辨识问题可以归结为用一个模型来表示客观系统(或将要构造的系统) 本质为： 特征的一种演算，并用这个模型把对客观系统的理解表示成有用的形式。而1978
多种群遗传算法的函数优化算法
多种群遗传算法的函数优化算法 1、案例背景 针对遗传算法所存在的问题，一种多种群遗传算法结构模型（Multiple Population GA，简称MPGA）可以用来取代常规的标准计算模型（SGA）。 MPGA在SGA的基础上主要引入了以下几个概念： （1）突破SGA仅靠单个群体进行遗传进化的框架，引入多个种群同时进行优化搜索；不同的种群赋以不同的控制参数，实现不同的搜索目的。 （2）各个种群之间通过移民算子进行联系，实现多种群的协同进化；最优解的获取是多个种群协同进化的综合结果。 （3）通过人工选择算子保存各种群每个进化代中的最优个体，并作为判断算法收敛的依据。 图 7-1 MPGA的算法结构示意图 复杂二元函数求最值：
图 7-2 二元函数图像 2、案例目录： 第7章多种群遗传算法的函数优化算法7.1 理论基础 7.1.1遗传算法早熟问题 7.1.2多种群遗传算法概述 7.2案例背景 7.2.1问题描述 7.2.2解决思路及步骤 7.3 MATLAB程序实现 7.3.1移民算子 7.3.2人工选择算子 7.3.3目标函数 7.3.4标准遗传算法主函数 7.3.5多种群遗传算法主函数 7.3.6结果分析 7.4延伸阅读 7.5 参考文献 3、主程序： %% 多种群遗传算法 clear; clc close all NIND=40; %个体数目
NVAR=2; %变量的维数 PRECI=20; %变量的二进制位数 GGAP=0.9; %代沟 MP=10; %种群数目 FieldD=[rep(PRECI,[1,NVAR]);[-3,4.1;12.1,5.8];rep([1;0;1;1],[1,NVAR])]; %译码矩阵 for i=1:MP Chrom{i}=crtbp(NIND, NVAR*PRECI); %创建初始种群 end pc=0.7+(0.9-0.7)*rand(MP,1); %在【0.7,0.9】范围i内随机产生交叉概率 pm=0.001+(0.05-0.001)*rand(MP,1); %在【0.001,0.05】范围内随机产生变异概率 gen=0; %初始遗传代数 gen0=0; %初始保持代数 MAXGEN=10; %最优个体最少保持代数 maxY=0; %最优值 for i=1:MP ObjV{i}=ObjectFunction(bs2rv(Chrom{i}, FieldD));%计算各初始种群个体的目标函数值 end MaxObjV=zeros(MP,1); %记录精华种群 MaxChrom=zeros(MP,PRECI*NVAR); %记录精华种群的编码 while gen0<=MAXGEN gen=gen+1; %遗传代数加1 for i=1:MP FitnV{i}=ranking(-ObjV{i}); % 各种群的适应度 SelCh{i}=select('sus', Chrom{i}, FitnV{i},GGAP); % 选择操作 SelCh{i}=recombin('xovsp',SelCh{i}, pc(i)); % 交叉操作 SelCh{i}=mut(SelCh{i},pm(i)); % 变异操作 ObjVSel=ObjectFunction(bs2rv(SelCh{i}, FieldD)); % 计算子代目标函数值 [Chrom{i},ObjV{i}]=reins(Chrom{i},SelCh{i},1,1,ObjV{i},ObjVSel); %重插入操作 end [Chrom,ObjV]=immigrant(Chrom,ObjV); % 移民操作 [MaxObjV,MaxChrom]=EliteInduvidual(Chrom,ObjV,MaxObjV,MaxChrom); % 人工选择精华种群YY(gen)=max(MaxObjV); %找出精华种群中最优的个体 if YY(gen)>maxY %判断当前优化值是否与前一次优化值相同 maxY=YY(gen); %更新最优值 gen0=0; else gen0=gen0+1; %最优值保持次数加1 end end %% 进化过程图 plot(1:gen,YY) xlabel('进化代数') ylabel('最优解变化') title('进化过程')
关于淘汰落后产能的工作方案(最新)
关于淘汰落后产能的工作方案（最新） 根据工业和信息化部《关于利用综合标准依法依规推动落后产能退出的指导意见》（工信部联产业〔X〕30号）、自治区经信委等15厅局《关于利用综合标准依法依规推动落后产能退出的实施意见》以及XX市经信委《关于X年淘汰落后产能的通知》（X经信原工字〔X〕11号）要求，为积极有效推动钢铁、煤炭、电解铝、水泥、平板玻璃等行业落后产能退出工作，促进工业转方式调结构和提升整体竞争力，结合XX区实际，特制定本工作方案。 一、总体思路、基本原则和工作目标 （一）总体思路。全面贯彻党的XX及中央经济工作会议精神，牢固树立和贯彻落实创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念，坚持尊重规律、依法依规、多管齐下、标本兼治的原则，着力发挥环保、安全、节能、质量等政策的宏观市场调控和市场机制作用，深入推进供给侧结构性改革实现工作方式由主要依靠行政手段，向综合运用法律法规、经济手段和必要的行政手段转变;实现界定标准由主要依靠装备规模、工艺技术标准，向能耗、环保、质量、安全、技术等综合标准转变;建立市场化、法治化、常态化的工作推进机制。全力配合上级部门对钢铁、煤炭、电解铝、水泥等落后产能退出相关工作，化解过剩产能，有效促进转方式调结构和发展质量效益改善。 （二）基本原则。
1.坚持市场倒逼、企业主体。健全公开透明的市场规则，强化市场竞争机制和倒逼机制，发挥市场配置资源的决定性作用，优化供给结构，促进优胜劣汰。发挥企业市场主体作用，强化企业责任意识。 2.坚持政府推动、依法依规。强化法治意识和法治思维，充分发挥法律法规的约束作用和技术标准的门槛作用，营造公平竞争的市场环境，依法依规推动落后产能退出。加强政策引导，完善体制机制，保障企业和职工合法权益，确保社会稳定。 3.坚持统筹协调、突出重点。以建设市场化和法治化落后产能退出机制为重点，加强部门协同，创新方式方法，推动重点行业和重点地区率先突破，形成可复制、可推广的经验做法。 （三）工作目标。以钢铁、煤炭、水泥、电解铝、平板玻璃等行业为重点，加快淘汰《产业结构调整指导目录（X年本）（修正）》明令要求淘汰的落后工艺技术与装备。通过完善综合标准体系，严格常态化执法和强制性标准实施，促使一批能耗、环保、安全、技术达不到标准和生产不合格产品或淘汰类产能（以上即为落后产能）依法依规关停退出，产能过剩矛盾得到缓解，环境质量得到改善，产业结构持续优化升级;通过落实部门联动和地方责任，构建多标准、多部门、多渠道、协同推进工作格局。实现经济运行总体平稳，增加值稳定增长，行业效益企稳向好。 二、主要任务 （一）产业政策方面。加快淘汰《产业结构调整指导目录（X年本）（修正）》明令要求淘汰的落后工艺建设与装备。凡使用产业政