基于遗传算法的模糊控制模型参数优化的研究  

A STUDY ON GENETIC-BASED OPTIMIZATION FOR THE PARAMETERS OF FUZZY CONTROL MODELS

作　　者：魏志成[1] 周激流[1] 郭晶[1] 朱辉[1] 吕航[1] 

机构地区：[1]四川大学电子信息学院

出　　处：《四川大学学报（自然科学版）》2001年第1期42-46,共5页Journal of Sichuan University(Natural Science Edition)

摘　　要：模糊控制的精度取决于有关参数 ,如隶属度函数、模糊关系矩阵 .传统确定参数的方法是依靠人工 .作者采用遗传算法来优化参数 ,大大地提高了模糊控制的精度 .试验结果表明 ,先验知识和遗传算法的结合可以得到很好的控制效果 .The precision of fuzzy logic control depends on several parameters, such as fuzzy membership functions and fuzzy relation matrix. The parameters were traditionally designed by experts. The parameters are optimized by genetic algorithm (GA). The precision is improved greatly. The experiment proves that a successful application of fuzzy logic control can be gotten by the combination of the GA and the prior knowledge.

关 键 词：遗传算法 隶属度函数 模糊关系矩阵 模糊控制 参数优化 

分 类 号：TP273.4[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]