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基于遗传算法的模糊系统研究

白治江  
【摘要】:模糊系统是一种基于知识或规则的系统,它的核心大多是“if-then”规则所组成的知识库。模糊系统广泛应用于控制、信号处理、通信、集成电路、专家系统、医药、行为科学等领域。本文从方法论的角度提出了基于遗传算法的模糊系统研究方案,包括模糊分类,模糊建模,多目标优化,基于Agent的进化以及规则间交互影响的处理。论文的主要工作如下: 第一,将适当修改后的VISIT算法与遗传算法相结合,构造了一个有监督的模糊分类设计新方法,并提出了一个模糊专家系统来实现兼顾精度和可解释性的适应度函数。新模糊分类系统具有以下优点:(1)可解释性好,(2)有效的特征压缩,(3)与传统方法相当的识别精度。 第二,提出了用户友好的Sugeno型模糊建模新算法。Sugeno型模糊系统可以应用线性控制系统的分析方法来近似非线性系统的分析,其中所有参数的确定都由算法自动完成,而无需用户设定。并将新方法扩展到Mamdani型模糊系统的解决方案上。 第三,提出了一个多目标优化问题的新方法—递归多目标遗传算法(RIMOGA)。整个进化过程分为与目标数量相等的几个递归阶段,每个阶段多增加一个目标。每个阶段先用一个独立的群体进化新增的目标;该群体中性能较好的个体与上一阶段多目标进化的群体联合形成已增目标集的初始群体。相对于其它典型的多目标遗传算法,RIMOGA在相同时间内能找到更多且质量更好的解。 第四,提出了抽取模糊规则知识的Agent进化方法。每个行为Agent(BA)自主确定模糊集的数量和分布,并利用分级染色体结构和调整策略改进模糊系统的可解释性。在所获得的模糊集上使用Pittsburgh型方法抽取精度和可解释性兼具的模糊规


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