37、模糊系统优化：进化算法与群体智能的融合探索

模糊系统优化：进化算法与群体智能的融合探索

1. 引言

人类在不确定环境中具备出色的决策能力，主要体现在以下几个方面：
- 能够适应未知情况。
- 具备推理、推断和演绎新信息、知识及决策陈述的能力。
- 在决策中运用常识推理。
- 能够通过经验学习、感知并提升自身知识。
- 能够对所做决策进行逻辑解释。

将人类决策能力融入机器，可设计出高效决策的强大系统。然而，由于人类知识的主观性，对这样的系统进行建模颇具挑战。最初，二值逻辑无法表示人类知识的不精确性、不确定性和主观性。为解决这一问题，模糊逻辑应运而生，它是二值逻辑的扩展，遵循多值逻辑的概念，成功应用于基于知识的系统设计，即模糊规则系统（FRBS）或模糊知识系统（FKBS）。FRBS 的应用领域主要是处理决策中不可或缺的不精确性、不确定性、模糊性和主观知识陈述。开发具有高精度和快速学习机制的 FRBS 是研究人员关注的重点。

为实现这一目标，多种技术与模糊系统相结合。其中，遗传算法和群体智能技术是最具前景的方法。遗传算法可使决策中最具生存能力的规则库不断进化，并将知识库（KB）的设计视为优化问题，此类系统被称为遗传模糊系统（GFS），常见的 GFS 技术有密歇根方法和匹兹堡方法。群体智能技术则在为 FRBS 实现快速学习机制方面表现出色，粒子群优化（PSO）和蚁群优化（ACO）是与模糊系统结合最有前景的技术，这类系统被称为群体模糊系统（SFS），如知识获取的群体智能方法（KASIA）和基于规则粒子的知识获取（KARP）等。

在过去几十年里，GFS 和 SFS 激励了众多研究人员开发能在不确定环境中有效决策的强大系统，相关论文发表数量呈逐年上升趋势。