基于蚁群算法的模糊控制规则优化  

Optimizing Fuzzy Control Rules Based on Ant Colony Algorithm

作　　者：徐开军[1] 张春艳[2] 邢华刚[1] 

机构地区：[1]南京信息职业技术学院中认新能源技术学院,南京210046 [2]南京信息职业技术学院电子信息学院,南京210046

出　　处：《信息化研究》2012年第6期26-29,共4页INFORMATIZATION RESEARCH

基　　金：南京信息职业技术学院自然科学基金项目(YKJ11-008)

摘　　要：模糊控制以其实现简单、鲁棒性强、不依赖精确数学模型等优点得到广泛应用。为解决模糊控制器设计过程中的模糊控制规则的获取,提出一种利用蚁群算法来优化模糊控制规则的方法。蚁群算法是一种群体启发式的仿生进化算法,利用蚂蚁行走的最优路径来寻找模糊控制系统的最优参数。最后将该方法用于链梯速度控制系统中,仿真结果显示了该方法的有效性。Fuzzy control is widely used for being simply realized, strong robust, and not depending on accurate mathematical model. In order to solve the problem of getting fuzzy control rules in the process of designing the fuzzy controller, we proposed a method of using ant colony algorithm to optimize the fuzzy control rules. Ant colony algorithm is a bionic evolution algorithm, which finds the optimal parameters of the fuzzy control system using the optimal path of ants walking. Finally, this method is used for the chain ladder speed control system. Simulation results show the effectiveness of this method.

关 键 词：蚁群算法 模糊控制器 控制规则 链梯 

分 类 号：TP273.4[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]