ОПТИМИЗИРАНЕ НА ПАРАМЕТРИ С ГЕНЕТИЧНИ РАЗМИТИ СИСТЕМИ
Ключови думи :
FSSAM, генетична размита система, математическо и компютърно моделиранеАбстракт
Генетичните размити системи са хибридни системи от изкуствения интелект, създавани за комбиниране на предимствата на размитите системи и генетичните алгоритми. Степента на гъвкавост, която генетичните алгоритми притежават, ги прави подходящи при оптимизирането на размити системи и разработване на системи за взимане на решения, свързани с диагностика, наблюдение и управление. В тази статия накратко е проследено изменението на концепцията за математически моделиране, както и на основните идеи на изкуствения интелект.
Предложени са справки за публикационната активност и цитируемостта в тези направления, като са използвани данните от базата Web of Science. Предсатвени са основните видове размити системи, както и концепцията за генетична размита система.
Успешното взаимодействие на генетичните алгоритми със съществуващи симулации и модели е реализирано върху предварително създадената размита система, базирана на правила, и това е системата FSSAM. Показан е част от изходния сорс код и са представени някои резултати от прилагането на размитата генетична система при оптимизиране на параметри.
Сваляния
Литература (библиография)
[2] Web of Science. Изтеглено на 04.09.2015 r. от Web of Science: http://apps.webofknowledge.com/
[3] KONAR A. Artificial Intelligence and Soft Computing Behavioral and Cognitive Modeling of the Human brain. CRC Press, 2000
[4] ГЕОРГИЕВА П. Изследване на модели на софт компютинг за управление в реално време. София: АИ " проф. Марин Дринов", 2013
[5] GEORGIEVA P. V., I. P. POPCHEV. Fuzzy Q-measure Model for Managing Financial Investments. Comptes Rendus de l'Academie Bulgare des Sciences, 66(5), 2013
[6] GEORGIEVA P. V., I. P. POPCHEV AND S. N. STOYANOV. A Multi-step procedure for asset allocation in case of limited resources. Cybernetics and information technologies, 15(3), 2015
[7] KENDEL A. Fuzzy Expert Systems. Florida, USA: CRC Press, 1991.
[8] LEE M.A., and H. Tagaki. Dynamic control of genetic algorithm using fuzzy logic techniques. Fifth Int. Conf. on Genetic Algorithms ( pp. 76-83). Morgan Kaufmann, CA, 1993
[9] MAGDALENA, L; F. MONASTERIO HUELIN. A fuzzy logic controller with learning through the evolution of its knowledge base. International Journal of Approximate Reasoning.Volume: 16 Issue: 3-4, Apr-May 1997.
[10] MAMDANI, E. A. An experiment in linguistic synthesis with a fuzzy logic controller. International Journal of Man-Machine Studies. Vol. 7( No. 1), 1975
[11] SUGENO, M. Industrial applications of fuzzy control. Elsevier Science Pub. Co., 1985
[12] JANG, R.; C. SUN; E. MIZUTANI. Neuro-Fuzzy and Soft Computing: A Computational Approach to Learning and Machine Intelligence. Prentice-Hall, 1997
[13] HERRERA H., О. CORDON AND M. LOZANO. A classified review on the combination fuzzy logic-genetic algorithms bibliography. Granada: Universidad de Granada, 1995
[14] MECHGOUG R., TITAOUINE. Forecasting US Dollar/Euro Rate with Genetic Fuzzy Predictor. Engineering and Technology International Journal of Social Education, 2014
[15] ZAFARI, A. Developing a fuzzy inference system by using genetic algorithm and expert knowledge. The Netherlands: Enschede, 2014
[16] KARR C.L. Design of an Adaptive Fuzzy Logic Controller using Genetic Algorithms. Int. Conf. on Genetic Algorithms (ICGA'91), ( pp. 450-456). San Diego, CA, 1991
[17] SURMANN H., A. KANSTEIN AND K. GOSER. Self-Organizing and Genetic Algorithms for an Automatic Design of Fuzzy Control and Decision Systems. EUFIT'93, (pp. 1097-1104). Aachen, Germany, 1993.
[18] KINZEL J., F. KLAWOON, AND R. KRUSE. Modifications of Genetic Algorithms for Designing and Optimizing Fuzzy controllers. First IEEE Conf. on Evolutionary Computing (ICEC'94), (pp. 28-33). Orlando, FL, 1994
[19] HERRERA F. AND M. LOZANO. Adaptive GENETIC Algorithms Based on Fuzzy Techniques. IPMU'96, ( pp. 775-780). Granada, 1996
[20] GEORGIEVA P. V., A. DIMITROVA. Настройване на пaраметрите на система FSSAM с генетичен алгоритъм. Компютърни науки и комуникации, Том 4 (1), 2015
Файлове за сваляне
Публикуван
Брой
Раздел (Секция)
Лиценз
Статиите публикувани в списание КНК са лицензирани под Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
