8、模糊控制器合成与在线自结构化模糊推理系统的探索

模糊控制器合成与在线自结构化模糊推理系统的探索

1 模糊控制器的进化算法

1.1 算法概述

提出了一种用于W.A.R.P.模糊微处理器模糊控制器自动合成与优化的进化算法。详细说明了算法的整体结构，包括编码方式以及交叉和变异的专门定义。

1.2 测试与应用

该算法在球杆问题上进行了测试，并对结果进行了定性描述。不过，球杆问题可能被认为并非实际问题，且过于简单，难以充分展示该方法的有效性。因此，目前正在将其应用于一个复杂的、高度非线性的电源控制问题。

1.3 算法特点与改进方向

当前算法有意不利用可能存在的特定问题专家知识和控制工程常识。但在这些方面进行改进是可行的，例如：
- 预先确定每个变量的隶属函数的形状和数量。
- 固定规则的最小和最大数量。
- 用手工粗略近似的控制器来初始化种群。

1.4 结论

进化技术能够设计出有效利用模糊微处理器（如SGS - Thomson的W.A.R.P.）所有自由度的程序。介绍了用于W.A.R.P.程序合成与优化的进化算法的细节，并对实验结果进行了定性描述。讨论了“模糊管理”在监测和控制该算法中的实现和应用。采用基于竞争的选择方案，无需明确定义适应度函数，从而引出了用于模糊管理的模糊适应度概念。

2 模糊推理系统作为灰箱的视角

2.1 模糊推理系统的两种理解方式

模糊推理系统（FIS）主要用于控制和函数逼近，有两种不同的理解方式：
|理解方式|特点|缺点|
| ---- | ---- | ---- |
|接