申晓宁
- 作品数：24 被引量：129H指数：8
- 供职机构：南京信息工程大学信息与控制学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省高校自然科学研究项目江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于多目标遗传算法的冗余机械手逆解算法被引量：10
- 2008年
- 提出一种新型的多目标优化遗传算法,该算法采用两种精英机制,加快了收敛速度,避免了在一般多目标遗传算法中难以处理的适应值分配过程,减小了计算资源的消耗。把所提算法应用于带有N个关节的冗余机械手运动学逆解问题,与传统的机械手逆解方法相比,所提算法不仅能够使得终端执行器精确到达期望位置,而且同时优化了机械手关节转动角度、柔顺性、安全性三个目标。仿真结果表明了所提算法的有效性。
- 申晓宁李胜郭毓陈庆伟胡维礼
- 关键词：多目标优化遗传算法冗余机械手运动学逆解
- 多目标遗传算法在机器人路径规划中的应用被引量：24
- 2006年
- 针对具有多个优化目标的机器人全局路径规划问题,提出一种改进的多目标优化遗传算法。在初始群体的生成中,采用把随机法和基于问题先验知识的启发式方法相结合的策略,以加快收敛速度;在遗传算子的设计中,引入删除、修复和平滑算子,以提高算法的搜索效率;在选择算子中,加入避免外部存储器中出现相同个体的机制,以防止早熟收敛。仿真结果表明:该文算法运行一次能够有效地产生一组近似Pareto最优路径解。
- 申晓宁郭毓陈庆伟胡维礼
- 关键词：多目标优化遗传算法机器人路径规划
- 一种基于模糊逻辑引入偏好信息的多目标遗传算法被引量：9
- 2011年
- 针对多目标优化存在多个非支配解、用户难以挑选的问题,该文提出一种交互式引入决策者偏好信息的多目标遗传算法。该算法使用一种新型的九级标度赋值法把决策者通过语言表达的偏好信息量化为各目标的重要性因子,采用模糊推理系统构造一种基于偏好信息的'强度优于'关系替代常规的'Pareto支配'关系,以比较个体之间的优劣。对算法的计算复杂度进行了理论分析。仿真实验表明,该算法具有实时处理偏好信息的能力,与2种经典多目标遗传算法相比,该算法能够搜索到质量更优的解。
- 申晓宁李涛张敏
- 关键词：模糊逻辑多目标优化遗传算法偏好
- 一种子群体个数动态变化的多目标优化协同进化算法被引量：15
- 2007年
- 给出一种新型的在多目标优化条件下的进化算法群体停滞判别准则,并基于该准则提出一种合作型多目标优化协同进化算法.该算法在运行过程中自适应地决定子群体的新增和灭绝,使得子群体个数依据需要动态变化,减小了对计算资源的消耗,并解决了对复杂多目标优化问题难以事先进行分解的问题.对所提算法的计算复杂度进行了理论分析,并把它与已有的多目标进化算法进行了比较,结果表明所提算法具有较高的搜索性能.
- 申晓宁郭毓陈庆伟胡维礼
- 关键词：协同进化多目标优化进化算法精英保留
- 采用动态神经网络的多模型自适应重构控制方法
- 2012年
- 针对复杂的系统,提出一种基于多模型结构的自适应重构控制方法,使得系统可以在不同的运行环境下跟踪给定的信号,并且对特定的故障情况具有控制重构的能力;首先,由多个线性模型和一个模糊模型构成多模型控制结构,并设计多模型自适应控制器的权值调整规则,以获得当前最佳的控制输入,再引入动态自适应神经网络以保证系统的稳定性,并避免模型切换等噪声干扰;最后,对某型歼击机进行正常和故障状态下的控制仿真,结果表明所提重构控制方法是可行有效的。
- 张敏申晓宁殷利平
- 关键词：动态神经网络飞控系统
- 歼击机智能自适应重构控制方法研究
- 2013年
- 针对复杂歼击机控制系统,提出一种智能多模型结构的自适应重构控制方法,使得系统可以在不同的运行环境下对结构故障具有一定的控制重构能力。系统为多模型结构,由若干线性模型构成模型集合,并设计相应的自适应权值调整规则,从而使系统能够实时地获得当前最佳控制输入。再通过引入动态神经网络以确保系统的稳定性,同时避免模型切换等引起的噪声干扰。最后,对某型歼击机进行仿真验证,表明所提重构控制方法对系统在多种故障状态下的稳定运行具有显著的效果。
- 张敏殷利平申晓宁
- 关键词：动态神经网络
- 一种引入偏好信息的多目标优化遗传算法被引量：5
- 2007年
- 提出一种以交互方式引入决策者偏好信息的多目标优化遗传算法.该算法使用一种基于偏好信息的排序方法比较个体之间的优劣,并通过图形用户界面实现决策者与算法的交互.对算法的计算复杂度进行了理论分析,并进行了仿真实验.结果表明,所提算法具有较高的搜索效率,能够有效地求得期望区域内的折中解;特别当决策者的偏好发生变化时,算法能够快速做出响应,改变搜索范围,提供相应区域内的解.
- 申晓宁郭毓陈庆伟胡维礼
- 关键词：偏好多目标优化遗传算法
- 采用放松支配关系的高维多目标微分进化算法被引量：1
- 2018年
- 为了提高进化算法在求解高维多目标优化问题时的收敛性和多样性,提出了采用放松支配关系的高维多目标微分进化算法。该算法采用放松的Pareto支配关系,以增加个体的选择压力;采用群体和外部存储器协同进化的方案,并通过混合微分变异算子,生成子代群体;采用基于指标的方法计算个体的适应度并对群体进行更新;采用基于Lp范数(0
- 申晓宁孙毅薛云勇
- 关键词：微分进化算法协同进化
- 一种新型的多目标优化混合量子进化算法被引量：3
- 2012年
- 针对复杂多目标优化问题,提出一种混合量子进化算法,并利用它求解多目标函数优化问题。该算法根据多目标优化的特点,创建外部集合保存历代搜索到的非支配解,利用其中的精英个体设计了一种旋转角自适应调整的量子门更新策略,并对量子比特表示的概率幅设置最大和最小阈值,以防止量子群体早熟收敛。借鉴量子门引入了专门针对量子个体的旋转交叉算子,同时小概率地对量子比特进行取反变异操作。对所提算法的计算复杂度进行了理论分析。与另一种已有的多目标量子进化算法的比较结果表明,所提算法具有更好的收敛性能、分布特性及求解效率。
- 申晓宁
- 关键词：多目标优化量子进化算法旋转角
- 基于多目标优化的挠性航天器姿态机动路径规划被引量：7
- 2012年
- 为了缓解姿态机动控制中快速性与稳定度的矛盾,该文研究了挠性航天器大角度姿态机动的路径规划及其参数优化。在动力学分析的基础上设计了鲁棒姿态控制律,规划了一种非对称的梯形速度机动路径,建立了挠性航天器姿态快速机动模式的路径规划多目标优化模型;为保证优化解集的多样性,改善机动路径优化过程中决策者偏好信息的引入问题,应用一种改进的r支配多目标优化算法对姿态机动路径进行规划,实现了挠性航天器大角度姿态机动。仿真结果证明了机动路径规划和所提优化方法的有效性。
- 周端申晓宁郭毓陈庆伟胡维礼
- 关键词：挠性航天器多目标优化路径规划
