检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110004
出 处:《控制与决策》2003年第6期733-735,739,共4页Control and Decision
基 金:国家自然科学基金资助项目(69974008);21世纪初中国高等教育人才培养体系研究计划资助项目(C369)。
摘 要:将遗传操作用于模糊规则和控制器参数编码,实现输入变量的合理组合、模糊规则的获取和控制器参数的优化,设计者仅需给出一个运行遗传算法(GA)的个体适应度函数。同时将模拟退火算法(SA)用于优化控制器参数,这种GASA混合优化策略在模糊控制器设计中取得了良好的效果。实例表明了算法的有效性。The genetic operations are implemented to determine almost all of the parameters in fuzzy controller, such as appropriate combinations of input variables, number of fuzzy rulers and parameters for membership functions. These parameters are encoded into the chromosomes. Setting the fitness function is the only work for the designer of the controllers. A local improvement mechanism, the simulated annealing (SA), is aided to the GA to optimize the parameters of membership functions. And the virtues of combining GA with SA are discussed. An example proves the effectiveness of the proposed approach.
关 键 词:遗传算法 模拟退火 模糊控制器 混合优化策略 编码
分 类 号:TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.15