77、进化模糊系统与进化博弈：原理、方法与应用

进化模糊系统与进化博弈：原理、方法与应用

1. 进化模糊系统概述

1.1 模糊系统基础

模糊系统利用模糊理论概念精确地定义本质上不精确的语言术语。构建模糊系统通常基于专家知识来定义隶属函数和规则库。相较于其他基于规则的方法，这种方式从专家处提取知识并进行形式化表示更为简便，因为语言术语可以与专家使用的术语相匹配。然而，知识提取过程仍然困难且耗时，通常需要艰难的手动微调，目前也没有自动确定模糊系统组件参数的框架。

1.2 结合神经网络的方法

由于模糊系统很容易映射到前馈神经网络结构，因此许多基于神经网络学习的方法被提出以实现模糊系统构建过程的自动化。这种结合方法兼具两者的优势，既具备神经网络的低级学习和计算能力，又有模糊系统的高级类人思维和推理能力。但它也存在一些问题，如学习算法可能陷入局部最小值，隶属函数可能需要满足某些数学性质（如可微性），以及在某些方法中插入或提取知识存在困难，许多神经网络模型的黑箱处理可能导致获得的语言术语语义不佳。

1.3 进化算法的优势

进化算法具有一系列特性，使其成为模糊系统优化和设计的理想选择。进化系统表现出强大的性能和全局搜索特性，只需要来自环境的简单质量度量，无需梯度信息或输入/输出模式。其并行性也是一大优势，大多数进化方法会同时考虑一组替代解决方案并进行并行进化，而不是选择单一解决方案并进行细化。

2. 学习系统结构

2.1 学习过程

进化模糊系统的学习过程始于专家提供的知识，这些知识可能包括模糊系统知识库的全部或部分组件。背后的进化算法可以对专家提供的所有参数进行优化，并根据专家提供的部分规范生成模糊系统