基於進化算法的模糊系統之研究 -

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1、台灣．高雄．高雄大學2009第17屆模糊理論及其應用研討會基於進化算法的模糊系統之研究郭逸平1洪美玲2李緯澤11遠東科技大學電子系E-mail:ypkuo@cc.feu.edu.twbeer0217@yahoo.com.tw2遠東科技大學電機系E-mail:meeiling@cc.feu.edu.tw摘要即交配和突變。交配和突變的機率選擇為所熟知嚴重地影響演化的行為和性能，關於如何選取這些參本篇論文提出應用演化遺傳算法於模糊系統數值，已有許多指導方針存在於文獻資料可供選擇之設計，為建立一完備之模糊控制器，其中隸屬函[9]，然而其多為一個固定的交配和

2、突變的機率。為數之外型與形式以及模糊法則集合中之法則數目因應演化過程環境的變化，一個能適應地調整的基皆由遺傳算法演化而得。此外，演化算法中之基因因參數是有需要的。為取代固定的基因參數值，本參數藉由模糊系統被適當的取得。一個二階系統的文提出一個以模糊控制來適應的調整交配和突變模擬結果顯示此法之有效性。機率，此基本觀念乃基於考慮有用的知識和專家的專門技術。譬如，如果個體的最佳適應值於數個演關鍵詞：模糊系统，基因算法化世代後不再改變時，此時突變率應該要增加以防止系統過於早熟。然而當個體的適應值有明顯的持Abstract續成長時，我們應該強調的是交配率而突

3、變率應該被降低以維持系統的收斂。藉由利用模糊系統可協Thispaperpresentstheapplicationofevolutionary助基因算法來調整基因參數，例如交配率和突變geneticalgorithm(GA)inthedesignofthefuzzy率。system,inwhichthemembershipfunctionshapesand本篇論文提出一個基於基因演算法的智慧型typesandthefuzzyruleset,includingthenumberof模糊邏輯系統，模糊邏輯控制器之系統中的隸屬函rulesinsideth

4、erulesetareevolvedbyGAtocreatea數外形與型式，以及模糊法則集合中之模糊法則數completefuzzycontroller.Inaddition,thegenetic目皆由遺傳基因算法演化逐步形成。此外，我們利parametersoftheevolutionaryalgorithmareadapted用模糊控制來動態地調整遺傳演化中的交配和突byusingfuzzysystem.Thesimulationresultsof變率以提升演化的效率。second-ordersystemshowthatourapproachi

5、seffective.Keywords:FuzzySystem,GeneticAlgorithm2.染色體編碼方法1.前言遺傳演化法是仿效自然遺傳學的搜索算法，在優化設計的應用程序需要切實有效的搜索，遺傳模糊系統已越來越多被成功應用於各領域。演化法可用於獲取近似解的單變量或多變量優化在模糊系統的設計中，隸屬函數的定義，模糊集合問題。雖然隨機性質，遺傳算法的高效執行搜索和法則集是最重要的考慮因素；同時它們也是構成多維空間的問題，有效地指導搜索到有希望的範主要困難[1,2]。許多研究人員把遺傳演算法應用圍。因此遺傳演化法的搜尋是總體的點而不是一於模糊系

6、統中，包括將所有的法則全部編碼到染色個單點。像在生物進化和二進制遺傳算法之間，它體中，然而其隸屬函數卻是固定的[3,4]。Karr等需要編碼值作為單獨的染色體。遺傳算法開始，像人[5]使用遺傳演算法來調整隸屬函數。Homaifar任何其他優化算法，通過定義優化變量、適合函數等人[6]使用遺傳演化法同時調整隸屬函數與法則和誤差值。它也像其他優化算法一樣，通過測試收集，但是其將所有可能的法則編碼於染色體內。相斂結束。似的，Lee等人[7]將隸屬函數和全部規則編入染色對於目的是優化模糊集合數，這是隸屬函數體進行編碼，但同時在其輸入範圍是有限制條件分佈領域

7、的問題，因此固定的隸屬函數的形狀是優的。Shi等人[8]解決了上述的方法的問題，然而其先被考慮的。為了正確代表空間分佈的領域，每個染色體的長度以226個整數的長度來表示，其代價隸屬函數是由點x1起始於點x2終止。由理論上而是失去了在計算上的效率。在本篇論文中，我們利言，每個模糊變量可以有不同模糊集合與自己的隸用遺傳演化法來建構一個最佳的模糊系統，並且有屬函數，但常用的有三，五，七，或九個模糊集合著較短的染色體的長度，此意味著有更好的計算效作為模糊變量，隸屬函數可以是線性或非線性。本率。篇論文中，我們採取六項隸屬函數的模糊集合；其在遺傳演算法中，有兩

8、個主要複製運算子，分別為左三角，右三角，直角三角形，三角形，高62台灣．高雄．高雄大學2009第17屆模糊理論及其應用研討