基于遗传算法的模糊规则的生成.pdf

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1、万方数据第22卷第1期计算机仿真2005年1月文章编号：1006—9348(2005)01—0197—04基于遗传算法的模糊规则的生成刘文远1，一，肖春景2，王宝文2，石岩3(1．哈尔滨工业大学管理学院，黑龙江哈尔滨150001；2．燕山大学信息学院，河北秦皇岛066004；3．日本九州东海大学工程学院信息系统工程系，熊本862—8652)摘要：模糊控制是人工智能的一重要研究领域，已经在很多方面得到了应用。模糊规则是一个智能系统的核心部分，所以模糊规则自动生成的研究一直以来吸引了很多的学者。遗传算法(GeneticAlgorithm，GA)是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进

2、化进程的计算模型，它是一种高度并行的随机化搜索的自适应的组合优化算法。该文提出了一种利用遗传算法自动生成模糊规则的方法，因为遗传算法的全局优化能力，所以可以得到相对较为合适的模糊规则，通过仿真结果，也可以看出它确实是一种切实可行的方法。关键词：遗传算法；模糊规则；模糊推理；规则生成中图分类号：TPl81文献标识码：AFuzzyRuleGenerationBasedonGeneticAlgorithmUUV％n—yuanlp，XIA0Chun—jin92，V删GBao—wen2，SⅢYan3(1．SchoolofManagement，HarbinInstituteofTechnol

3、ogy，HarbinHedongjiang150001，China；2．InformationScienceandEngineeringInstituteofYanshanUniversity，QinhuangdaoHebei066004，China；3．DepartmentofInformationSystemEng．，SchoolofEngineering，KyushuTokaiUniversity，Xiongben，862—8652，Japan)ABSTRACT：Fuzzycontrolisoneofimportresearchareasinartificialintell

4、igence，whichhasbeenwidelyappliedtomanyaspects．Fuzzyruleisthecoreofintelligentsystem．80theresearchonautomaticgenerationoffuzzyruleattractsmanyre-searchers．Geneticalgorithm(GA)isacalculationmodelsimulatingthetheoryofnatm'alchooseandbiologicalevolutionofDarwin．Itisakindofcombinatorialoptimizedal

5、gorithmpossessingparallelcharacter，stochasticandadaptivecharacter．Thispaperproposesawayofgeneratingautomaticallyfuzzyrulebyusinggeneticalgorithm，bywhichtheappropriaterulescanbeobtainedbecauseofunitaryoptimizingability．anditisapressingandfeasibleme￡l／1SwhichVanbeSG：把nfromthere—suitofsimulation

6、．KEYWORDS：Geneticalgorithm；Fuzzyrule；Fuzzyinference；Rulegeneration1引言自60年代创立模糊集合理论以来，它在控制系统中的应用取得了令人瞩目的成功。模糊控制器是一个基于规则的智能控制器，它能够处理非精确的信息，具有类人决策的能力。这就使其能够利用熟练运行人员的操作经验或领域专家的知识，解决复杂对象的控制问题。但是，将人的知识转换为模糊控制系统是一项复杂的工作。如何确定模糊逻辑系统的规则库是设计一个模糊逻辑系统的关键。而遗传算法是模拟生物的进化现象，并采用自然进化机制来表现复杂现象的一种概率搜索方法。从理论上和实践中都

7、已证明，进化算法能够在复杂的空间内进行有效的搜索，并具有很强的鲁棒性。将模糊控制与遗传算法相互结合，能达到取长补基金项目：收稿日期：2003一10—10短的作用[1][2_。因此，本文通过大量的已给的训练数据，利用遗传算法自动生成模糊推理规则，从理论上说，由于遗传算法的全局优化能力，利用遗传算法自动生成的模糊规则进行推理得出的推理结果应该可以达到我们要求的任意精度。2遗传算法的基本知识遗传算法(GeneticAlgorithm，GA)是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化进程