16、缩放遗传算法的渐近收敛性

缩放遗传算法的渐近收敛性

1. 生物与种群

在遗传算法的应用中,通常考虑使用二进制编码的算法,其基本字母表为二进制字符。不过,在一些需要在紧凑域中优化实参数的应用场景里,采用一个更大的离散字母表来表示有限且等距的实数集合可能会更具优势。

1.1 生物与种群的定义

  • 生物 :将遗传算法应用的模型世界中的生物(即候选解)的基因组视为长度为 (l) 的字符串,字母表通常为二进制。用 (S) 表示生物的集合。
  • 种群 :遗传算法应用的种群集合是生物的多重集,假设种群大小 (N) 为偶数。每个种群可以看作是长度为 (L = Nl) 的字符串。

1.2 相关概念

  • 基因组位置 :基因组中的一个位置是表示生物或种群的字符串中某个字母的位置。
  • 汉明距离 :对于两个生物或种群,汉明距离定义为它们基因组中不同位置的数量。
  • 向量空间 :遗传算法模型的基础向量空间是基于生物集合 (S) 的自由复向量空间,(S) 成为该向量空间的基。每个种群可以自然地与一个整数对应,从而在种群集合上诱导出一个自然顺序。

1.3 均匀种群与投影

设 (U) 是所有均匀种群(即由单个生物的副本组成)构成的自由向量空间,(\Pi_U) 表示到 (U) 的正交投影。有如下命题:
设 (X) 是一个线性映射,使得对于每个均匀

【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模与控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模与控制策略,结合Matlab代码与Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态与位置控制上具备更强的机动性与自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模与先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模与仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码与Simulink模型,逐步实现建模与控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性与适应性。
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