| 蚁群算法优化模糊规则 |
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| 引用本文： | 陈建良,朱伟兴.蚁群算法优化模糊规则[J].计算机工程与应用,2007,43(5):113-115. |
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| 作者姓名： | 陈建良 朱伟兴 |
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| 作者单位： | 江苏大学电气与信息工程学院 江苏大学电气信息工程学院，江苏 镇江 |
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| 基金项目： | 江苏省国际合作项目
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江苏大学校科研和教改项目 |
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| 摘 要： | 模糊控制器设计的关键是根据专家经验确定模糊规则。然而，在专家经验难以获取的情况下将无法进行设计，这就要求模糊规则能够自动优化。模糊规则的优化过程为前件选择后件的过程，是一个组合优化问题，本文应用蚁群算法对其进行优化。蚁群算法是一种新型的模拟进化算法，已被广泛且有效的应用到求解复杂的组合优化问题中。仿真结果显示了蚁群算法应用于优化模糊规则的可行性和有效性,扩大了蚁群算法的应用范围，也为模糊控制器的设计提供了新的思路。
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| 关 键 词： | 蚁群算法 模糊控制 规则优化 组合优化 |
| 文章编号： | 1002-8331（2007）05-0113-03 |
| 收稿时间： | 2005-12-15 |
| 修稿时间： | 2006-03 |
Ant colony algorithms for fuzzy rules optimization |
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| CHEN Jian-liang,ZHU Wei-xing.Ant colony algorithms for fuzzy rules optimization[J].Computer Engineering and Applications,2007,43(5):113-115. |
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| Authors: | CHEN Jian-liang ZHU Wei-xing |
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| Affiliation: | School of Electrical and Information Engineering, Jiangsu University,Zhenjiang, Jiangsu 212013, China |
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| Abstract: | Ant colony algorithm is a novel simulated evolutionary algorithm.It provides a new method to solve the complex combined optimization problem.This paper takes advantage of the ant colony algorithm to optimize the fuzzy control rules,which can settle the problem of designing fuzzy controller without the expert experience.The simulation shows the favorable result and proves the feasible of the algorithm application. |
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| Keywords: | ant colony algorithm fuzzy control fuzzy rules optimization combined optimization |
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