一种基于神经网络和遗传算法的拟人智能控制方法

提出一种基于Hopfield神经网络(HNN)和遗传算法(GA)混合策略的拟人智能控制方法。首先利用拟人智能控制得到定性控制律(线性或非线性)，然后利用GA和HNN的混合优化策略实现定性控制律的定量化——首先，基于网格法产生GA的初始种群；然后，基于实数编码并采用最优个体保留策略、2／4择优选择以及引入控制经验的改进GA进行全局优化；最后，为了克服GA的后期收敛速度慢和局部优化能力缺乏，利用HNN的快速优化能力进行末段搜索，最终产生全局最优解。将该方法用于二级倒立摆系统的控制，仿真和试验结果均表明该方法有效。