动力学演化算法的模糊控制器多参数优化  

Optimization of parameters in fuzzy controller in dynamic evolutionary algorithm

作　　者：余琍[1] 夏学文[1] 李元香[2] 

机构地区：[1]武汉大学计算机学院,武汉430072 [2]武汉大学软件工程国家重点实验室,武汉430072

出　　处：《计算机应用研究》2008年第7期2004-2006,共3页Application Research of Computers

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60473014);国家博士学科点科研基金资助项目(20030486049)

摘　　要：模糊控制是一种非线性的控制方法,其性能在很大程度上取决于模糊控制规则、量化因子及比例因子,但传统的靠专家经验设计规则的方法不能根据被控对象的状态对模糊控制规则进行实时、动态的调整,而且对量化因子和比例因子也是根据经验选取,因此控制效果有时很难保证。提出了一种利用动力学演化算法自动对控制规则的调整因子、量化因子及比例因子进行优化。仿真实例表明了这种设计方法的可行性和良好的控制效果。Fuzzy control is a non-linear control method and the performance of it is mainly based on fuzzy control-rules. However, there are many flaws of traditional technique that based on expert＇s experience to design the control-rules which cannot be adjusted dynamic. The measure-parameter and scale-parameter whose selection based on experience also cannot ensure a better result of control. This paper advanced a new method to select these parameters depends on dynamic evolutionary algorithm （DEA）. Simulation experiment indicates its availability and excellent control effect.

关 键 词：模糊控制 动力学演化算法 多参数优化 调整因子 量化因子 比例因子 

分 类 号：TP273.4[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP181[自动化与计算机技术—控制科学与工程]