用于神经网络直接逆控制的连续空间遗传算法

为解决神经网络直接逆控制中训练样本的获取问题 ,提出了一种神经控制器的设计方法。通过对连续空间遗传算法的编码和遗传算子进行适当改进 ,采用保留精英的线性排序选择 ,避免成熟前收敛 ,并给出算术交叉算子和乘法变异算子 ,使算法同时具有好的搜索精度和搜索效率 ;然后采用这种改进的遗传算法对非线性动态系统的控制进行优化 ,获得了基于一定性能指标的期望的状态轨迹及相应的最优控制序列 ,并以此训练神经网络控制器。最后给出了以同步机为控制对象的仿真结果。