18、模糊系统设计：语言项数量的最优选择技术

模糊系统设计：语言项数量的最优选择技术

1. 引言

在模糊系统设计中，语言项数量的最优选择对于评估系统性能、准确性、质量指标以及软硬件实现的复杂性至关重要。我们可使用目标函数 $J$ 来进行相关评估，通过控制对象输出向量 $Z$ 计算目标函数 $J$ 的当前值。为有效解决模糊控制和决策系统中语言项数量的最优选择这一复杂任务，需采用基于仿生智能优化方法的先进信息技术。

2. 信息技术的两种改进方案

我们开发了两种用于模糊系统设计和结构优化的信息技术改进方案，以实现语言项数量的最优选择：
- 基于顺序搜索方法
- 基于随机搜索方法

每种方案都采用了蚁群优化（ACO）技术和顺序搜索方法，为每个新生成的定义语言项数量的向量 $S$ 自动开发规则库。

3. 基于顺序搜索的改进方案

此方案从模糊系统的第一个输入 $x_1$ 开始，到最后一个输出 $y_m$ 结束，依次选择语言项数量的最佳值。具体步骤如下：
1. 选择模糊系统的输入和输出 ：为开发的模糊系统选择 $n$ 个输入和 $m$ 个输出，同时考虑系统要解决的具体问题特点，确定系统变量总数 $n + m$。
2. 设置输入和输出的最小值和最大值 ：为所有 $n$ 个输入和 $m$ 个输出变量设置最小值和最大值之间的操作范围。例如，若所有信号以相对单位输入系统，操作范围可设为 -1 到 1；若某些输入或输出只能为正，则范围设为 0 到 1。
3. 选择输入和输出的语言项隶属函数形状 ：为所有输入和输出变量选择语