11、模糊控制系统优化的生物启发式算法

模糊控制系统优化的生物启发式算法

在对规则库（RB）合成算法进行效率评估时，引入并使用相对性能指标（KRPI）是很有必要的。该指标的计算公式如下：
[KRPI = \frac{CRB}{\upsilon J_{opt}}]
KRPI 系数越大，所研究的算法就越有效。此外，该指标与合成规则库复杂度的依赖关系（(KRPI = f (CRB))）可用于在不同规则库结构下对算法进行比较。

多用途移动机器人模糊控制系统规则库的开发

多用途移动机器人（MR）能够在倾斜和垂直的铁磁表面上移动，可广泛应用于造船、船舶修理、油气精炼、农业等行业，能自动执行特定的劳动密集型技术操作，替代人类在危险环境中的劳动，还能显著提高操作的质量和速度，如焊接、喷漆、除锈、清洁等。然而，为了执行这些技术操作，多用途 MR 需要以一定速度沿预设轨迹移动，并在工作表面存在不确定性（如结构损坏、有其他障碍物等）的情况下运行。因此，在坐标和参数干扰的作用下，自动控制主要运动变量（位置、速度、角度等）是这类 MR 最重要且复杂的自动化任务之一。

本文以履带式 MR 及其线性速度的模糊控制系统为例，需要使用前面提到的算法开发规则库。基于模糊控制器的多用途履带式 MR 速度控制系统的结构组织与广义模糊自适应控制系统（FACS）相同，其中 MR 的线性速度 (V_{MR}) 作为系统中的受控坐标 (y)。

为速度控制器设计规则库时，考虑的履带式 MR 主要参数如下：
- MR 总质量为 150 kg；
- 船体长度和宽度分别为 1 m 和 0.8 m；
- 驱动轮半径为 0.15 m；
- 预设移动线性速度为 0.2 m/s；
- 配备两个