15、模糊逻辑在电商反馈管理与控制调优中的应用

模糊逻辑在电商反馈管理与控制调优中的应用

1. 引力搜索算法在模糊控制系统调优中的应用

在模糊控制系统的调优方面，提出了基于引力搜索算法（GSA）对一类高木 - 关野模糊控制系统进行调优，以降低其对受控过程参数变化的敏感性。以下是针对 20 个智能体，最大迭代次数为 75 次的相关参数及目标函数数据：
| (P_{k}) | (\gamma) | (\eta) | (e_{B}) | (C_{k}) | (iT) | (P_{k}^{ISE}) |
| — | — | — | — | — | — | — |
| 0 | 0.225813 | 32.82812 | 0.00276 | 7.292998 | | 9328.354 |
| 1000 | 0.213898 | 30.91186 | 0.002767 | 7.258782 | | 10136.25 |
| 10000 | 0.221227 | 32.1809 | 0.002759 | 7.298408 | | 18721.98 |
| 100000 | 0.360172 | 35.25418 | 0.00329 | 5.427772 | | 99524.9 |

同时，还有对应的结果数据：
| (P_{k}) | (P_{k}^{ISE}) 平均值 | (P_{k}^{ISE}) 标准差 | (P_{k}^{ISE}) 标准差百分比 |
| — | — | — | — |
| 0 | 9328.354 | 248.3207 | 2.661999 |
| 1000 | 10136.25 | 265.8096 | 2.622365 |
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