Программная система автоматического формирования нечеткого логического контроллера
Дипломная работа - Компьютеры, программирование
Другие дипломы по предмету Компьютеры, программирование
ия тележки на j-м шаге,
P2 j - линейная скорость тележки на j-м шаге,
P3 j - угол отклонения маятника от вертикали на j-м шаге,
P4 j - угловая скорость отклонения маятника на j-м шаге.
Значения 0.5 в формуле FitS, 200 в формуле B и 0.3 в формуле C были подобраны экспериментально.
Функции, указанные в квадратных скобках, могут быть включены в общий критерий по желанию пользователя (включение/исключение соответствующей функции производится в настройках алгоритма оптимизации).
Данная функция качества позволяет на первых этапах работы ГА производить отбор решений, которые достаточно продолжительное время пытаются привести систему в равновесное состояние (доминирование слагаемого ошибки FitS). Включение же дополнительных критериев дает следующие преимущества:
[A] - когда почти все индивиды начнут более или менее хорошо ловить маятник, их пригодность будет уже определяться тем, насколько хорошо они ловят (FitS устремится к 0.5, а [A] начнет доминировать над FitS, определяя качество);
[B] - если индивид не смог продержаться заданное число тактов при тестировании, т.е. потерял управление над системой за число шагов, меньшее чем a, то он iитается не способным решить данную тестовую задачу за что и получает штрафные баллы;
[C] - данный критерий обеспечивает быстроту и плавность управления системой, отбрасывая индивиды, совершающие большие колебательные движения и находящиеся далеко от нулевого положения.
В конечном iете, этот критерий поможет отобрать решение, которое за iет приведения системы в равновесие сможет достаточно долго не потерять управление, при этом достижение равновесного состояния будет происходить достаточно быстро и плавно.
1.3 Формирование задачника
Для более объективной оценки качества управления, был введен тестовый задачник (ТЗ). ТЗ состоит из набора начальных параметров системы. Система ставится в условия каждой тестовой задачи, после чего запускается контроллер. Качество управления оценивается по критерию (1.2.1). Общая оценка находится как сумма оценок качества по каждой задаче.
Задачник может создаваться случайным образом или составляться экспертом.
Если есть возможность создать задачник на основе заключений экспертов, то предпочтительнее использовать его. В таком случае задачник должен отвечать двум основным и, в то же время, противоречивым требованиям. Во-первых, ТЗ не должен быть слишком большого объема (не должен содержать слишком много тестовых задач), иначе оценка одной БП займет неприемлемо много времени. Во-вторых, ТЗ должен отражать основные (наиболее общие) ситуации, для более объективной оценки качества управления.
1.4 Общая постановка задачи
Необходимо разработать методы, позволяющие автоматически настраивать базу правил или базу правил и семантику лингвистических переменных контроллера решающего задачи из ТЗ.
, (1.4.1)
где - значение критерия (1.2.1) на i-ой тестовой задачи из задачника, - значение соответствующего компонента критерия на i-ой тестовой задаче, M - количество задач в ТЗ.
Глава 2. Сведения из теории интеллектуальных систем
.1 Нечеткая логика
Первые упоминания о нечеткой логике появились в 1965 году в работах Лофте Заде. Первоначально она разрабатывалась как средство моделирования неопределенности естественного языка, однако впоследствии круг задач, в которых нечеткая логика нашла применение, значительно расширился. В настоящее время она используется для управления линейными и нелинейными системами реального времени, при решении задач анализа данных, распознавания, исследования операций.
Нечеткая логика представляет собой надмножество классической булевой логики. Она расширяет возможности классической логики, позволяя оперировать не только значениями "ложь" и "истина", но и значениями в промежутке между ними. Не смотря на то, что нечеткая логика использует нечеткую информацию и основана на теории нечетких множеств, ее аппарат столь же строг и точен, как и классический.
Рассмотрим основные понятия определения из теории нечетких множеств.
Теория нечетких множеств. Одним из базовых понятий нечеткой логики является понятие нечеткого множества.
Пусть S - множество с конечным числом элементов, S = {}, где n - число элементов (мощность) множества S, R - некоторое свойство. Тогда, нечеткое множество A, элементы которого удовлетворяют свойству R, определяется как множество пар {}, где - характеристическая функция принадлежности (или просто функция принадлежности), принимающая значения из упорядоченного множества M = [0,1]. Функция принадлежности указывает степень принадлежности элемента s нечеткому множеству A, причем, = 1, если элемент s полностью удовлетворят свойству R, и = 0 - в противном случае.
Введем еще несколько определений, которые понадобятся нам в дальнейшем.
Опорное множество A, обозначаемое как supp (A), есть четкое подмножество множества S, все элементы которого имеют не нулевую степень принадлежности в A, т.е. supp (A) = {s S | > 0}.
Нечеткое множество A называется нормальным, если существует элемент sS такой, что = 1. В противном случае A - субнормально.
Очень часто при описании какого-либо объекта возникают такие ситуации, когда мы не можем достаточно точно определить численные значения его параметров, а можем лишь задать их приблизительные значения. К примеру, глу
Copyright © 2008-2014 geum.ru рубрикатор по предметам рубрикатор по типам работ пользовательское соглашение