Статья

Название статьи ОСОБЕННОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ НЕЧЕТКИХ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ОПТИМИЗАЦИИ И УПРАВЛЕНИЯ
Автор Л.А. Гладков, Н.В. Гладкова
Рубрика РАЗДЕЛ III. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И НЕЧЕТКИЕ СИСТЕМЫ
Месяц, год 04, 2009
Индекс УДК 519.712.2
DOI
Аннотация В работе рассмотрены основные аспекты применения нечетких генетических алгоритмов для решения задач оптимизации и управления. Приведена обобщенная структура нечеткого логического контроллера и описана основная идея его применения. Подробно рассмотрены основные направления и проблемы создания нечетких генетических алгоритмов. Описаны основные компоненты организации и процесса взаимодействия генетического алгоритма и нечеткого логического контроллера.

Скачать в PDF

Ключевые слова Нечеткий генетический алгоритм; нечеткий логический контроллер; фаззификация; дефаззификация.
Библиографический список 1. Herrera F., Lozano M. Fuzzy Genetic Algorithms: Issues and Models. – Source unknown.
2. Herrera F., Lozano M. Fuzzy Adaptive Genetic Algorithms: design, taxonomy, and future directions // Soft Computing 7(2003), Springer-Verlag, 2003. – P. 545-562.
3. Hongbo Liu, Zhanguo Xu, Ajith Abraham. Hybrid Fuzzy-Genetic Algorithm Approach for Crew Grouping. – Source unknown.
4. Herrera F., Lozano M. Adaptation of genetic algorithm parameters based on fuzzy logic controllers. In: F. Herrera, J. L. Verdegay (eds.) Genetic Algorithms and Soft Computing, Physica-Verlag, Heidelberg, 1996. – P. 95-124.
5. Michalewicz Z. Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs // New York: Springer-Verlag, 1992.
6. Lozano M., Herrera F., Krasnogor N., Molina D. Real-Coded Memetic Algorithms with Crossover Hill-Climbing. // Evolutionary Computation № 12(3), Massachusetts Institute of Technology, 2004. – P. 273-302.
7. Deb K., Joshi D., Anand A. Real-Coded Evolutionary Algorithms with Parent-Centric Recombination. Kanpur Genetic Algorithms Laboratory (KanGAL), Kanpur, PIN 208 016, India. KanGAL Report No. 2001003.
8. Гладков Л.А. Алгоритм выделения ядер в нечетких графах на основе моделирования эволюции // IX национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ’2004. Труды конференции. – М.: Физматлит, 2004. – С. 346-355.
9. Herrera F., Lozano M., Moraga C. Hierarchical Distributed Genetic Algorithms. // Parallel Problem Solving from Nature // International Journal of of Intelligent Systems, vol. 14, 1999. – P. 1099-1121.

Comments are closed.