9、模糊控制器与神经网络自适应拥塞控制器设计

模糊控制器与神经网络自适应拥塞控制器设计

模糊PID控制器设计

模糊PID控制器借助遗传算法（GAs）实现的整体设计流程包含以下步骤：
1. 选择模糊控制器的总体结构 ：确定模糊控制器的基本架构，为后续设计奠定基础。
2. 定义每个变量的模糊集数量并设置初始控制规则 ：明确各变量的模糊集数量，同时制定初始的控制规则，这些规则将指导控制器的运行。
3. 形成遗传算法的初始个体集合 ：为模糊控制器的缩放因子设置遗传算法的初始个体，为后续的参数优化提供起点。
4. 同时调整所有控制参数 ：对缩放因子GE、GD、GH和GC等所有控制参数进行同步调整，以优化控制器的性能。

graph LR
    A[选择模糊控制器总体结构] --> B[定义模糊集数量与初始规则]
    B --> C[形成遗传算法初始个体集合]
    C --> D[同时调整控制参数]

基于GA的神经模糊网络（NFN）估计算法

NFN可通过对单个输入变量进行空间划分来设计，其拓扑结构与为每个输入变量定义的模糊集相关。NFN的输出公式为：
[
\hat{y} = \sum_{i = 1}^{m} f_i(x_i)
]
其中，m为输入变量的数量。NFN的学习通过调整神经元的连接来实现，遵循标准的反向传播（BP）算法。连接的更新公式如下：
[
w_{n