遺傳算法能有效地求解屬于NP難類型的組合優(yōu)化問題,現(xiàn)已成為尋求滿意解的最佳工具之一。利用模糊邏輯控制器（FLC）在線調(diào)整遺傳算法控制參數(shù)可以有效改善遺傳算法性能。并行化結(jié)構(gòu)可以提高遺傳算法的運行速度,從而使其適應(yīng)一些實時性要求較高的場合。針對多傳感器多目標跟蹤中的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)問題,為提高基于模糊遺傳算法（FGA）的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法的效率和實時性,本文發(fā)展了一種新的具有六模糊控制器的多種群并行FGA（MDPFGA）,基本形成了基于6FLC-MDPFGA的并行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法的框架結(jié)構(gòu)。所有算法均在利用MPI技術(shù)構(gòu)建的COW集群上進行設(shè)計實現(xiàn),并在多目標多站條件下無源定位（靜態(tài)和動態(tài)）的仿真環(huán)境中進行了試驗應(yīng)用。首先,本文對MDPFGA以及COW集群的研究現(xiàn)狀和應(yīng)用可行性進行了概括,從信息融合理論的角度介紹了多傳感器多目標跟蹤算法研究的問題范圍,對文中仿真實驗?zāi)繕藛栴}的工程應(yīng)用背景進行了說明,給出了本文研究課題的總體研究思路和主要工作內(nèi)容。本文為基于六模糊控制器的模糊遺傳算法（6FLC-FGA）設(shè)計了相應(yīng)的自學(xué)習算法,為該算法中的模糊邏輯系統(tǒng)提供了一種自動化設(shè)計方案。在此基礎(chǔ)上,提出了基于COW集群的... 

【文章來源】：南京航空航天大學(xué)江蘇省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：151 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

典型多目標跟蹤系統(tǒng)框圖

控制 GA 的 FLC 的步驟如下：定義輸出輸入量量必須是具有一定魯棒性的測度指標，用于表述 GA 性能、遺傳設(shè)的影響。文獻中使用的輸入量有：多樣性誘導(dǎo)因子（diversity indic均適應(yīng)度等。文獻［67，68］提出將當前控制參數(shù)作為輸入量。AGA 應(yīng)該維持適當?shù)?EER 以避免早熟收斂，因此能夠反映種群收度指標應(yīng)該作為重要的輸入量。量應(yīng)該給定控制參數(shù)的值或是參數(shù)改變量。文獻中定義的輸出量有壓，控制器成功將 GA 控制到某一目標狀態(tài)所耗時間，獲得滿意解定義數(shù)據(jù)庫輸入輸出量均應(yīng)具有一個相應(yīng)的語言標簽。這些語言變量通過模糊進行指定。因此，有必要對這些輸入輸出量規(guī)定值域并在其上定義

從實用的角度來看，種群級自適應(yīng)要優(yōu)于個體級和基因級的自適應(yīng)。其原因群級自適應(yīng)調(diào)整的是基于整個種群性能指標的控制參數(shù)，而個體級和基因級自分別針對個體和染色體或等位基因。顯然，前者消耗的計算資源最少�；谏�，算法設(shè)計采用了種群級的自適應(yīng)策略，并且設(shè)計采用如下歸一化指標作為 輸入量：種群規(guī)模指標（PS），進化代數(shù)指標（GN），兩個檢測型的顯性多樣分別側(cè)重于表示種群多樣性和解的收斂程度（ PDCM1 和 PDCM 2）：MmPS = （2.3-1）TtGN = （2.3-2）f(t)f(t)f(t)f(t)PDCM1bestworstbest = （2.3-3）f(t,ti)f(t,ti)f(t)f(ti)PDCM2bestworst = （2.3-4）圖 2.2 自適應(yīng)遺傳算法自適應(yīng)等級及相應(yīng)遺傳算法組件示意圖

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3316893