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關鍵詞：混沌運動 遺傳算法 適應度函數 模糊神經網絡 智能污水處理系統 

摘要：針對遺傳算法在非線性系統優化問題中易陷入局部最優,且大量研究改進后仍存在不足的問題。根據混沌運動的結構特點,提出了一種解決非線性系統優化問題的混沌遺傳算法(CGA,ChaosGeneticAlgorithm)。該算法將混沌變量引入遺傳算法的優化變量中,使兩者的取值范圍相互映射,利用更新后的混沌變量轉換為“染色體”進行遺傳操作,同時根據適應度大小選擇需要附加混沌擾動的群體,使變異操作具有導向性,經過多次進化,得出問題的最優解。仿真實驗利用多種測試函數和相似的智能優化算法進行對比驗證。結果表明,該算法保證了非線性系統優化問題動態響應的速度和尋優結果的精度,定量的評價了混沌遺傳算法的優化效果。

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