基于遗传算法获取模糊规则

doi:10.11772/j.issn.1001-9081.2014.10.2899

计算机应用 ›› 2014, Vol. 34 ›› Issue (10): 2899-2903.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.10.2899

基于遗传算法获取模糊规则

郭亦文,李军,耿林霄

西安热工研究院有限公司自动化工程与仿真技术部，西安 710032

收稿日期:2014-04-28 修回日期:2014-06-27 发布日期:2014-10-30 出版日期:2014-10-01
通讯作者: 郭亦文
作者简介:郭亦文（1990-），女，陕西渭南人，硕士研究生，主要研究方向：火电厂系统优化控制；
李军（1969-），男，陕西西安人，主要研究方向：火电厂过程控制、现场总线；
耿林霄（1989-），男，黑龙江哈尔滨人，硕士研究生，主要研究方向：火电厂协调优化控制算法。

Fuzzy rule extraction based on genetic algorithm

GUO Yiwen,LI Jun,GENG Linxiao

Department of Automation and Simulation Technology, Xian Thermal Power Research Institute Company Limited, Xian Shaanxi 710032, China

Received:2014-04-28 Revised:2014-06-27 Online:2014-10-30 Published:2014-10-01
Contact: GUO Yiwen

摘要/Abstract

摘要：

针对传统利用遗传算法(GA)直接获得的模糊规则所具有的局限性问题，提出了一种带有加权因子的模糊控制规则计算方法，并利用遗传算法对加权因子进行全局寻优，最终由最优加权因子计算生成模糊规则。该计算方法针对不同的模糊输入等级施加不同的加权因子，并能够利用加权因子的相关性与对称性完整地评估所有的模糊规则，减少无效规则对系统响应所造成的影响。性能对比实验表明，该模糊规则所构成的模糊控制系统在控制过程中超调量小，调节时间短，在模糊控制的应用中具有可行性；不同激励的仿真实验表明，该模糊规则所构成的模糊控制系统的控制效果不依赖于系统的激励信号，跟踪效果好，具有很强的鲁棒性。

Abstract:

To avoid the limitations of the traditional fuzzy rule based on Genetic Algorithm (GA), a calculation method of fuzzy control rule which contains weight coefficient was presented. GA was used to find the best weight coefficient which calculate the fuzzy rules. In this method, different weight coefficients could be provided according to different input levels, the correlation and symmetry of the weight coefficients could be used to assess all the fuzzy rules and then reduce the influence of the invalid rules. The performance comparison experiments show that the system which consists of these fuzzy rules has small overshoot, short adjustment time, and practical applications in fuzzy control. The experiments of different stimulus signals show that the system which consists of these fuzzy rules doesnt rely on stimulus signal as well as having a good tracking effect and stronger robustness.

中图分类号:

TP18

郭亦文李军耿林霄. 基于遗传算法获取模糊规则[J]. 计算机应用, 2014, 34(10): 2899-2903.

GUO Yiwen LI Jun GENG Linxiao. Fuzzy rule extraction based on genetic algorithm[J]. Journal of Computer Applications, 2014, 34(10): 2899-2903.

参考文献

［1］ZHOU T, SUN W. Temperature control system of water-coal-mixture gasifier based on fuzzy control rules optimization by PSO ［J］. The Computer Measurement and Control, 2013,21(4):913- 915.(周天沛,孙伟.基于粒子群模糊规则优化的水煤浆气化炉温度控制系统［J］.计算机测量与控制,2013,21(4):913-915.)
［2］XU K, ZHANG C, XING H. The optimization of the fuzzy rule based on ant colony algorithm ［J］. Informatization Research, 2012,38(6): 26-29.(徐开军,张春艳,邢华刚.基于蚁群算法的模糊控制规则优化［J］.信息化研究,2012,38(6):26-29.)［3］ZOU Y, WU Y, SONG Z, et al.Design of fuzzy controllers based on improved genetic algorithms ［J］. Techniques of Automation and Applications, 2013,32(11):6-10.(邹彦艳,吴宇轩,宋振宇,等.基于改进遗传算法的模糊控制器设计［J］.自动化技术与应用,2013,32(11):6-10.)
［4］SUI S, NA W, ZHANG X, et al.Fuzzy PID controller optimization based on genetic algorithm ［J］. Computer CD Software and Applications, 2011(2):108.(随顺旭, 那文鹏, 张欣,等. 基于遗传算法优化模糊PID控制器的研究［J］. 计算机光盘软件与应用, 2011(2):108.)
［5］SHI L, CHEN T, LI X, et al.Intelligent control experiment and the guidance of integrated design ［M］. Beijing: Tsinghua University Press, 2008:64-72.
(师黎,陈铁军,李晓媛,等.智能控制实验与综合设计指导［M］.北京：清华大学出版社,2008:64-72.)
［6］WANG Y, WANG D, CHAI T. Extraction of fuzzy rules with completeness and robustness ［J］. Acta Automatica Sinica, 2010,36(9):1337-1342.
（王永富, 王殿辉, 柴天佑. 一个具有完备性和鲁棒性的模糊规则提取算法［J］.自动化学报,2010,36(9):1337-1342.）
［7］CHEN T, GONG R, HUANG S H. A novel and quick fuzzy rule extraction method ［J］. Control and Decision, 2008,23(9):1015-1020.
(陈铁明, 龚荣盛, SAMUEL H Huang. 一种新的快速模糊规则提取方法［J］.控制与决策,2008,23(9):1015-1020.)
［8］WU Z, XIONG F, TENG M. The research of system based on fuzzy rules with weight coefficient ［J］. Pattem Recognition and Aitificial Intelligence, 2003,16(4): 506-510.
(吴正龙, 熊范纶, 滕明贵. 加权模糊规则系统研究［J］.模式识别与人工智能,2003,16(4):506-510.)
［9］LIU W, XIAO C, WANG B, et al.Fuzzy rule generation based on genetic algorithm ［J］. Computer Simulation, 2005,22(1):197-208.
(刘文远,肖春景,王宝文,等.基于遗传算法的模糊规则的生成［J］.计算机仿真,2005,22(1):197-208.)
［10］LI S. Fuzzy control, neurocontrol and intelligent cybernetics ［M］. Harbin: Harbin Institute of Technology Press, 1998:254-295.
(李世勇.模糊控制〖WW)〗·〖WW(〗神经控制和智能控制论［M］.哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社,1998:254-295.)
［11］SHI X, HAO Z. Fuzzy control and Matlab simulation ［M］. Beijing: Beijing Jiaotong University Press, 2008:35-62.
(石辛民，郝整清.模糊控制及其MATLAB仿真［M］.北京：北京交通大学出版社,2008:35-62.)
［12］SUN Z, DENG Z, ZHANG Z. Intelligent control theory and application ［M］. 2nd ed. Beijing: Tsinghua University Press, 2011:347-355.
(孙增圻，邓志东，张再兴.智能控制理论与技术［M］.2版.北京：清华大学出版社,2011:347-355.)
［13］BRANKE J, KAUBLER T, SMIDT C, et al.A multi-population approach to dynamic optimization problems ［M］// PARMEE I C. Evolutionary Design and Manufacture. London: Springer-Verlag, 2000:299-308.
［14］WU S J, LIN C T. Optimal fuzzy controller design:local concept approach ［J］. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2000,8(2):171-185.

[1]	吕乐张博瀚荆军昌刘栋. 基于持久性的多目标节点隐藏方法[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 0, (): 0-0.
[2]	宫智宇王士同. 面向重尾噪声图像分类的残差网络学习方法[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 0, (): 0-0.
[3]	王虎王晓峰李可马云洁. 融合多头自注意力的标签语义嵌入联邦类增量学习方法[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 0, (): 0-0.
[4]	丁建立, 黄辉, 曹卫东. 航班链运行状态动态监控方法[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2024, 44(12): 3941-3948.
[5]	刘晶鑫, 黄雯静, 徐亮胜, 黄冲, 吴建生. 字典学习与样本关联保持结合的无监督特征选择模型[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2024, 44(12): 3766-3775.
[6]	宋逸飞, 柳毅. 基于数据增强和标签噪声的快速对抗训练方法[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2024, 44(12): 3798-3807.
[7]	沈嫣然, 温昕, 张瑾昊, 张帅, 曹锐, 高保禄. 轻量级多尺度卷积网络的功能磁共振成像脑龄预测模型[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2024, 44(12): 3949-3957.
[8]	张祖篡, 陈学斌, 高瑞, 邹元怀. 基于标签分类的联邦学习客户端选择方法[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2024, 44(12): 3759-3765.
[9]	蒋权黄文清苟志勇. 基于等变图神经网络的拉格朗日粒子流模拟[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 0, (): 0-0.
[10]	李岚皓严皓钧周号益孙庆赟李建欣. 基于神经网络的多尺度信息融合时间序列长期预测模型[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 0, (): 0-0.
[11]	廖炎华鄢元霞潘文林. 基于YOLOv9的交通路口图像的多目标检测算法[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 0, (): 0-0.
[12]	张学飞张丽萍闫盛侯敏赵宇博. 知识图谱与大语言模型协同的个性化学习推荐[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 0, (): 0-0.
[13]	索晋贤张丽萍闫盛王东奇张雅雯. 可解释的深度知识追踪方法综述[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 0, (): 0-0.
[14]	陈丹阳张长伦. 多尺度去相关的图卷积网络[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 0, (): 0-0.
[15]	蒋沛宇王永光任亚亭李硕晨谭火彬. 基于测量不确定度表示指南的目标检测不确定度测量方案[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 0, (): 0-0.

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