Vol.23 No.1 李整等：一种新的模糊遗传算法 89· 到了全局最优解，但3者收敛到了全局最优解的 加快收敛速度 进化代数有所不同.根据我们记录的数据，OM 参考文献 SGA需要133代，AGA需要96代，而FGA仅需要 54代.这说明了FGA算法的收敛速度确实较快. 】恽为民.遗传算法的全局收敛性和计算效率分析. 控制理论与应用，1996(4)：455 3结论 2陈国良，王煦法，庄镇泉，等.遗传算法及其应用. 北京：人民邮电出版杜，1996 经过以上的理论分析和实例验证，我们可以 3窦振中.模糊逻辑控制技术及其应用.北京：北京 航空航天大学出版社，1994 得出以下2点结论： 4 Scrinvas M,Patnaik L M.Adaptive Probabilities of (I)FGA算法是一种具有全局收敛性的遗传 Crossover and Mutation in Genetic Algorithms.IEEE 算法. Trans SMC,1994,24(4):656 (2)FGA算法不仅能提高解的质量，同时还能 A New Kind of Fuzzy Genetic Algorithm LI Qing,ZHENG Deling,TANG Yong,CHEN Zhanying" 1)Information Engineering School,USTBeijing,Beijing 100083,China 2)Automation Research Institute of the Ministry of Metallurgical Industry,Beijing 100071,China ABSTRACT The fuzzy control method is mixed into the genetic algorithm to adjust the probabilities of crossover and mutation.A new improved genetic algorithm named the fuzzy genetic algorithm(FGA)is pro- posed.Simulation results show that FGA is very efficiency for the quality of the solution is improved and the convergent speed of the solution is accelerated. KEY WORDS genetic algorithm;fuzzy control;crossover probability;mutation probabilityV b】 一 2 3 N 0 . 1 李 擎等 : 一种 新 的模糊 遗传 算法 . 8 , . 到 了全局最优 解 , 但 3 者收敛到了 全局最优解 的 进化代数有 所不 同 . 根据 我们记 录的数据 , O M - S G A 需要 13 代 , A G A 需要 % 代 , 而 F G A 仅需要 54 代 . 这说 明了 F G A 算 法的收敛速 度确实较快 . 3 结论 经 过 以上 的理论分析 和实 例验证 , 我们可以 得 出以 下 2 点结 论 : ( 1) F G A 算 法是一种 具有全局 收敛性 的遗传 算法 . (2 )F G A 算法不仅能提高解 的质量 , 同时还 能 加快 收敛速度 . 参 考 文 献 l 挥 为民 . 遗传算法 的全局 收敛性 和计算效率分析 . 控制理论与应用 , 19 % (4 ) : 4 5 2 陈国 良 , 王 煦 法 , 庄镇泉 , 等 . 遗传算法及其应用 . 北京 : 人 民邮电 出版社 , 19 % 3 窦振 中 . 模糊逻 辑控制技 术及其应用 . 北 京 : 北京 航空 航天大学 出版社 , 19 94 4 S c n n v as M , P川匕a让 L M . A d atP i v e P r o b a bl lit e s o f C r o s s vo er an d M Uat i o n in G e n e t i e A lg o ir ht m s . IE E E 肠斑” S M C , 199 4 , 24 ( 4) : 6 56 A N e w 兀n d o f F uz yZ G e n e t i e A l g o ir t h m LI Qign 伙 Z月E N G eD lign l), AT N G oY gn 伙 C月 E万 hZ a 即止心 , 1刀刘比mr 毗on E n g in e ir n g s c h o l , U S T B e ij in g s B e ij ign l X() 0 8 3 , C玩匕a 2 ) A u t o m at ion R e s e ar c h I n s tiot t e of ht o M in 抬 ytr of M e因I也乡喇 玩d us 匀i B iej 吨 10 0 71 , C h in a A B S T R A C T hT e fu 乙守 e o n tr o l m e ht o d 1 5 m ix e d int o het g e n e t l c a lg o ir ht m ot adj us t ht e Pr o b ab ilit e s o f c r o s s o V e r an d m u t a t i o n · A ne w l m p r o v e d g e n et i e a l g ior Ul l l l nam e d ht e fu Z y g e n e t i c a l g o ir ht m (F G A ) i s nor - P o s e d . S iln u l at ion r e su lt s s h ow ht at F G A 1 5 ve yr e if e i e n cy for ht e ql 坦11yt o f ht e s o lut i o n 1 5 加P r o v e d an d het c o n v e r g e n t sP e e d o f ht e s o l iut on 1 5 a e e e ler aet d . K E Y W O R D S g en it o al g ior t hm ; 九z 叮 c o n tr o ;l cor s vo er Pr o b ab il iyt ; m ut at l on Pr o b ab il iyt