利用遗传算法进行最优模糊控制器的设计 (1999年)

简介：
本文探讨了运用遗传算法优化模糊控制器参数的方法，旨在设计出性能更优的模糊控制系统，适用于复杂环境下的自动控制问题。 模糊控制规则集是模糊控制系统的关键组成部分,对系统的快速响应能力和精确度有显著影响。通过采用改进的遗传算法（GA）优化BP神经网络，能够加速BP网络的学习过程，并且避免了传统BP网络容易陷入局部最优解的问题。利用经过优化后的BP网络生成规则集合，在减少隐层神经元数量的同时也简化了规则库结构，进而提升了系统的精确度并降低了对系统误差的精度需求。 以倒立摆模糊控制仿真为例进行说明：该方法能够使倒立摆在较短时间内迅速稳定，并且具有较高的稳定性。当系统达到平衡状态时，摆角的最大振幅不超过1.74×10^-7弧度；同时整个系统的响应时间仅需大约1.5秒左右即可实现稳定。这充分证明了所提出的方法的有效性和优越性。