Главная База знаний "Allbest" Программирование, компьютеры и кибернетика Программная система автоматического формирования нечеткого логического контроллера

Программная система автоматического формирования нечеткого логического контроллера

Исследование методов автоматического проектирования нечетких систем управления (НСУ). Методы автоматической настройки семантики лингвистических переменных. Искусственные нейронные сети, генетические алгоритмы. Коэволюционный алгоритм для формирования НСУ.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид дипломная работа
Язык русский
Дата добавления 02.06.2011
Размер файла 2,3 M

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Страница:

Рис. 4.3.1 График работы оптимизационного алгоритма при нейросетевом подходе (Получено решение с пригодностью f = 33,2290)

В результате проведенных исследований было установлено, что при наиболее эффективных параметрах оптимизационного алгоритма качество управления объектом (система «тележка - перевернутый маятник») по БП, полученной с помощью ИНС выше, чем по БП, полученной с помощью ГА. Коэволюционный алгоритм занимает промежуточное положение между нейросетевым и генетическим подходами. Это доказывает, что коэволюционная процедура улучшает качество работы используемого алгоритма формирования БП, в нашем случае генетического. Включение же нейросетевого подхода формирования БП в коэволюционный алгоритм позволит ускорить процедуру оптимизации и повысить качество формируемой НСУ.

Рис. 4.3.2 График работы оптимизационного алгоритма при генетическом подходе (Получено решение с пригодностью f = 232,8956)

Рис. 4.3.3 График работы оптимизационного алгоритма при коэволюционном алгоритме (Получено решение с пригодностью f = 205.068)

Резкие скачки значений Min, Max и Mid в коэволюционном алгоритме обусловлены переходами от формирования БП к формированию термов лингвистических переменных и наоборот, а также изменением примеров в задачнике.

Заключение

В работе рассмотрены два подхода автоматического формирования БП нечеткого логического контроллера, алгоритм настройки семантики лингвистических переменных и коэволюционный алгоритм, формирующий НСУ в целом. Показана актуальность задачи автоматического формирования НСУ на современном этапе развития науки и техники.

Рассмотрена тестовая задача стабилизации перевернутого маятника. Приведен критерий для оценки БП, получаемых алгоритмами автоматического формирования.

Объяснены основные положения теории нечетких систем управления, нейронных сетей и генетических алгоритмов.

В работе приводится описание, структура, порядок работы с программой. На разработанной авторами программной системе проведены исследования эффективности работы рассматриваемых подходов и поиск оптимальной структуры оптимизационного алгоритма для задачи стабилизации перевернутого маятника.

Разработанная программная система может быть использована в качестве учебного пособия для изучения принципа работы нечетких систем управления и генетических алгоритмов, а также как инструмент автоматического формирования НСУ, либо БП.

Список литературы

1. Киселев В.В. Обучение в системах нечеткого управления. / Математические структуры и моделирование, вып.6, 2000. - с.78-90.

2. Семенкин Е.С., Семенкина О.Э., Терсков В.А. Методы оптимизации в управлении сложными системами / Учебное пособие. - Красноярск: СибЮИ МВД РФ, 2000. - 254 с.

3. Оссовский С. Нейронные сети для обработки информации. / Пер. с польского И.Д. Рудинского. - М.: Финансы и статистика, 2002. - 344 с.

4. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника. / Теория и практика. - М.: Мир, 1984.

5. Goldberg D.E. Genetic algorithms in search, optimization and machine learning. / Reading, MA: Addison-Wesley, 1989.

1. Липинский, Л.В. Разработка и тестирование программной системы выбора эффективной структуры генетического алгоритма / Л.В. Липинский, В.А. Малько // Межвузовский сборник научных трудов «Информатика и информационные технологии». - Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2003 г. - с.160-162.

2. Липинский, Л.В. Автоматическое формирование базы правил для нечетких систем с помощью нейронных сетей / Л.В. Липинский, В.А. Малько // Тезисы докладов VII Всероссийской научной конференции «Решетневские чтения». - Красноярск: СибГАУ, 2003. - с. 217-218.

3. Липинский, Л.В. Об автоматическом формировании базы правил для нечетких систем / Л.В. Липинский, В.А. Малько // Материалы докладов всероссийской научной конференции молодых ученых в 6-ти частях. - Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2003. Часть 1. - с.198-199.

4. Липинский, Л.В. Программная система автоматического генерирования базы знаний нечеткого контроллера / Л.В. Липинский, В.А. Малько, Е.С. Семенкин // Вестник КемГУ. Журнал теоретических и прикладных исследований. - Выпуск 1(17) - Кемерово: КемГУ, 2004. - с.34-40.

5. Липинский, Л.В. Программная система автоматического проектирования нечеткого контроллера для задачи управления перевернутым маятником / Л.В. Липинский, В.А. Малько // Вестник университетского комплекса. Сборник научных трудов. - Выпуск 1(15). - Красноярск: ВСФ РГУИТП, НИИ СУВПТ, 2004. - с.211-218.

6. Липинский, Л.В. Использование метода масок для формирования базы правил нечеткой системы управления. / Л.В. Липинский, В.А. Малько // Материалы Международной (VIII Тамбовской межвузовской) научно-практической конференции. - Тамбов: ТГУ, 2004. - с. 107-108.

7. Липинский, Л.В. Применение коэволюционного алгоритма для настройки параметров нечеткой системы управления / Л.В. Липинский, В.А. Малько // Труды 5-й Международной конференции молодых ученых и студентов. - Самара: СамГТУ, 2004, - с.95-98.

8. Липинский, Л.В. Подходы к формированию базы правил для нечетких систем управления / Л.В. Липинский, В.А. Малько // Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета. - Вып. 5. - Красноярск: СибГАУ, 2004. - с.83-91.

Приложение

Таблица А.1 Оценка эффективности различных структур оптимизационного алгоритма в генетическом подходе формирования БП нечеткого контроллера

Селекция + Рекомбинация

Индии-виды

Итера-ции

Min

Aver

MVOA

AVOA

MVOF

AVOF

MVPA

AVPA

MVPF

AVPF

MA, в %

AA, в %

Пропорциональная +

Одноточечная

10

200

196,270

240,8628

0,3635

0,1282

0,1949

0,1509

90,8835

32,0584

1,9494

1,5092

3,0

2,5

20

100

278,689

312,0722

0,2231

0,0817

0,1800

0,1326

102,636

37,6073

3,6007

2,6527

9,0

4,6

40

50

305,487

331,1852

0,0542

0,0213

0,1432

0,0878

47,7469

18,8072

5,7296

3,5155

12,0

8,8

50

40

254,635

316,1276

0,0367

0,0147

0,1538

0,1073

47,7161

19,1867

7,6925

5,3662

22,5

12,9

100

20

287,011

323,8246

0,0269

0,0140

0,1146

0,0691

45,8730

23,9261

11,4682

6,9147

25,0

17,0

200

10

308,089

340,9390

0,0384

0,0130

0,0790

0,0533

100,067

33,9066

15,8079

10,6765

40,0

26,0

Пропорциональная +

Двухточечная

10

200

237,797

272,2300

0,0949

0,0529

0,2301

0,1707

35,1388

19,5926

2,3010

1,7073

5,0

3,7

20

100

276,778

311,0004

0,0497

0,0256

0,1745

0,1493

32,8038

16,9433

3,4911

2,9871

9,0

6,6

40

50

239,070

273,2708

0,0700

0,0293

0,1468

0,1146

64,4386

26,9683

5,8721

4,5856

12,0

9,2

Пропорциональная +

Равномерная

10

200

354,449

389,8774

0,1308

0,0568

0,1430

0,1261

43,1681

18,7593

1,4307

1,2615

4,5

3,3

20

100

416,236

449,9046

0,0732

0,0385

0,1089

0,0812

30,7699

16,1967

2,1784

1,6248

5,0

4,2

40

50

377,034

422,5010

0,0467

0,0219

0,0867

0,0650

33,6359

15,8049

3,4710

2,6023

12,0

7,2

50

40

376,512

451,7504

0,0298

0,0124

0,0937

0,0533

28,3850

11,8447

4,6859

2,6692

12,5

9,5

100

20

399,808

436,5214

0,0203

0,0121

0,0626

0,0440

24,4739

14,5777

6,2627

4,4091

15,0

12,0

200

10

444,328

449,5686

0,0244

0,0100

0,0367

0,0187

34,2470

14,0916

7,3504

3,7515

20,0

14,0

Турнирная +

Одноточечная

10

200

306,145

352,8090

0,1449

0,0615

0,1855

0,1416

46,3851

19,6867

1,8554

1,4162

4,0

3,2

20

100

340,624

374,6484

0,0507

0,0248

0,1521

0,1140

31,4424

15,4092

3,0431

2,2804

8,0

6,2

40

50

374,458

411,5316

0,1011

0,0349

0,0741

0,0622

68,8069

23,7718

2,9656

2,4895

10,0

6,8

50

40

380,950

412,5074

0,0706

0,0319

0,1221

0,0594

42,4080

19,1646

6,1093

2,9746

15,0

6,0

100

20

301,910

390,6010

0,0455

0,0203

0,1240

0,0575

50,1293

22,4211

12,4054

5,7592

15,0

11,0

200

10

353,650

411,9254

0,0634

0,0203

0,1068

0,0493

114,271

36,6786

21,3689

9,8657

30,0

18,0

Турнирная +

Двухточечная

10

200

322,851

366,0982

0,1377

0,0868

0,1907

0,1517

38,5642

24,3208

1,9077

1,5171

4

2,8

20

100

358,967

393,5348

0,1075

0,0425

0,1469

0,1180

55,9007

22,1508

2,9382

2,3615

6

5,2

40

50

369,89

397,4588

0,0596

0,0276

0,1208

0,0731

40,5897

18,7886

4,8330

2,9270

8

6,8

50

40

329,587

372,6314

0,0486

0,0248

0,1022

0,0735

34,0891

17,3716

5,1133

3,6772

15

7,0

100

20

343,024

409,0890

0,0593

0,0292

0,0623

0,0348

41,5390

20,4816

6,2308

3,4838

15

7,0

200

10

367,033

399,5528

0,0325

0,0091

0,0910

0,0503

91,0305

25,6908

18,2061

10,0671

40

28,0

Турнирная +

Равномерная

10

200

294,543

349,4776

0,1493

0,0611

0,1620

0,1336

46,3011

18,9502

1,6205

1,3362

4

3,1

20

100

269,359

367,1044

0,0795

0,0293

0,1590

0,0909

39,7741

14,6936

3,1819

1,8197

8

5,0

40

50

327,568

403,9174

0,0926

0,0394

0,1288

0,0539

44,4490

18,9266

5,1523

2,1569

8

4,8

50

40

369,082

400,9890

0,0890

0,0336

0,1064

0,0730

62,3529

23,5811

5,3218

3,6527

10

7,0

100

20

358,853

386,8446

0,0551

0,0224

0,0958

0,0520

49,6050

20,2413

9,5830

5,2033

15

9,0

200

10

308,693

378,8586

0,0225

0,0073

0,1127

0,0456

45,0870

14,7499

22,5435

9,1318

50

19,9

Элитарная +

Одноточечная

10

200

243,890

286,5780

0,0955

0,0412

0,2057

0,1777

46,8034

20,2254

2,0579

1,7775

7

4,9

20

100

318,416

338,5364

0,0262

0,0140

0,1505

0,1328

23,6513

12,6521

3,0118

2,6578

12

9,0

40

50

301,721

343,1850

0,0336

0,0164

0,1574

0,1284

40,4110

19,6908

6,2991

5,1383

16

12,0

50

40

316,281

357,6702

0,0317

0,0150

0,1571

0,1114

41,2490

19,5012

7,8591

5,5744

15

13,0

100

20

295,371

338,7938

0,0256

0,0114

0,1400

0,0992

51,2392

22,9554

14,0057

9,9265

25

20,0

200

10

329,435

352,4760

0,0099

0,0045

0,0948

0,0812

37,9401

17,1486

18,9700

16,2494

50

38,0

Элитарная +

Двухточечная

10

200

287,795

315,7478

0,1284

0,0575

0,2141

0,1677

47,5308

21,2755

2,1419

1,6779

5,5

3,7

20

100

203,359

297,9274

0,0597

0,0272

0,2335

0,1795

47,7673

21,7727

4,6708

3,5915

9

8,0

40

50

292,169

313,1934

0,0202

0,0108

0,1133

0,1052

25,9728

13,9052

4,5348

4,2116

16

12,8

50

40

255,97

308,8342

0,0258

0,0105

0,1652

0,1298

41,3091

16,8688

8,2618

6,4917

22,5

16,0

100

20

249,922

309,9848

0,0684

0,0248

0,1643

0,1171

109,535

39,7451

16,4302

11,7141

25

16,0

200

10

247,210

343,6796

0,0066

0,0038

0,1617

0,1067

30,5910

17,6263

32,3471

21,3563

60

46,0

Элитарная +

Равномерная

10

200

237,423

283,1020

0,1189

0,0492

0,2287

0,1850

51,1631

21,1987

2,2877

1,8502

5,5

4,3

20

100

311,044

335,0372

0,0457

0,0221

0,1734

0,1446

34,7917

16,8352

3,4687

2,8925

9

7,6

40

50

276,218

332,9558

0,0332

0,0177

0,1565

0,1235

34,6005

18,4626

6,2605

4,9411

14

10,4

50

40

288,272

343,7890

0,0320

0,0154

0,1555

0,1306

43,3089

20,8565

7,7794

6,5338

15

13,5

100

20

327,751

369,0774

0,0198

0,0072

0,1251

0,0774

41,7220

15,1890

12,5166

7,7403

30

21,0

200

10

336,225

395,6470

0,0133

0,0070

0,0948

0,0525

32,0250

16,8487

18,9669

10,5166

30

24,0

Равновероятная +

Одноточечная

10

200

298,302

354,7660

0,1384

0,0578

0,2569

0,1820

55,3881

23,1244

2,5699

1,8209

6,5

3,9

20

100

303,684

375,9876

0,1003

0,0456

0,2090

0,1559

58,2026

26,4681

4,1812

3,1180

9,0

5,8

40

50

374,408

395,5760

0,0524

0,0243

0,1621

0,1329

56,6442

26,2500

6,4858

5,3186

14,0

10,8

50

40

269,464

364,0376

0,0343

0,0137

0,1961

0,1420

53,2180

21,2413

9,8099

7,1031

17,5

15,5

100

20

365,897

400,1112

0,0168

0,0091

0,1179

0,0878

40,4775

22,0690

11,7948

8,7813

35,0

24,0

200

10

323,325

363,5010

0,0085

0,0046

0,1422

0,1102

37,5612

20,5076

28,4419

22,0437

60,0

43,9

Равновероятная +

Двухточечная

10

200

298,302

354,7660

0,1384

0,0578

0,2569

0,1820

55,3881

23,1244

2,5699

1,8209

6,5

3,9

20

100

303,684

375,9876

0,1003

0,0456

0,2090

0,1559

58,2026

26,4681

4,1812

3,1180

9,0

5,8

40

50

374,408

395,5760

0,0524

0,0243

0,1621

0,1329

56,6442

26,2500

6,4858

5,3186

14,0

10,8

Равновероятная +

Равномерная

10

200

298,302

354,7660

0,1384

0,0578

0,2569

0,1820

55,3881

23,1244

2,5699

1,8209

6,5

3,9

20

100

303,684

375,9876

0,1003

0,0456

0,2090

0,1559

58,2026

26,4681

4,1812

3,1180

9,0

5,8

40

50

374,408

395,5760

0,0524

0,0243

0,1621

0,1329

56,6442

26,2500

6,4858

5,3186

14,0

10,8

50

40

269,464

364,0376

0,0343

0,0137

0,1961

0,1420

53,2180

21,2413

9,8099

7,1031

17,5

15,5

100

20

365,897

400,1112

0,0168

0,0091

0,1179

0,0878

40,4775

22,0690

11,7948

8,7813

35,0

24,0

200

10

323,325

363,5010

0,0085

0,0046

0,1422

0,1102

37,5612

20,5076

28,4419

22,0437

60,0

43,9

Элитарная +

Пропорциональная +

Одноточечная

10

200

287,515

316,9894

0,0619

0,0452

0,2027

0,1143

17,9680

13,1358

2,0279

1,1434

4,5

2,9

20

100

240,164

307,4154

0,1667

0,0742

0,1633

0,1363

76,7095

34,1565

3,2666

2,7269

7,0

4,6

40

50

260,200

292,5446

0,0429

0,0173

0,1803

0,1329

51,5422

20,8742

7,2159

5,3189

14,0

12,0

50

40

249,161

310,4746

0,0342

0,0158

0,1555

0,1320

53,0756

24,5245

7,7758

6,6013

25,0

15,5

100

20

320,167

356,9352

0,0128

0,0075

0,0906

0,0592

23,1050

13,5039

9,0618

5,9209

30,0

18,0

200

10

329,419

375,2860

0,0173

0,0064

0,0821

0,0548

62,3010

23,0657

16,4394

10,9783

60,0

36,0

Элитарная +

Пропорциональная +

Двухточечная

10

200

217,643

273,3220

0,1834

0,0718

0,2182

0,1733

66,0311

25,8494

2,1826

1,7331

5,5

3,6

20

100

292,387

324,7882

0,0582

0,0268

0,1797

0,1436

40,7670

18,7845

3,5956

2,8727

8,0

7,0

40

50

334,885

362,9828

0,0404

0,0152

0,1359

0,0926

45,3278

17,0548

5,4393

3,7053

14,0

11,2

50

40

306,099

340,5098

0,0403

0,0149

0,1554

0,0947

46,3593

17,1945

7,7718

4,7386

20,0

11,5

100

20

292,732

346,1956

0,0142

0,0088

0,1106

0,0820

24,2889

15,0522

11,0676

8,2041

35,0

17,0

200

10

269,040

359,0766

0,0223

0,0078

0,0891

0,0663

80,5509

28,1870

17,8342

13,2747

50,0

36,0

Элитарная +

Пропорциональная +

Равномерная

10

200

290,497

329,8126

0,1060

0,0472

0,1648

0,1387

44,5606

19,8467

1,6489

1,3872

7,5

4,2

20

100

284,487

337,2944

0,0520

0,0215

0,1760

0,1028

36,4001

15,0620

3,5205

2,0573

10,0

7,0

40

50

303,480

316,9492

0,0373

0,0164

0,1357

0,1132

38,7965

17,0589

5,4315

4,5310

14,0

10,4

50

40

332,086

358,0270

0,0243

0,0102

0,1020

0,0752

29,1627

12,2896

5,1034

3,7637

17,5

12,0

100

20

318,389

360,7630

0,0229

0,0083

0,0785

0,0691

50,5203

18,2791

7,8517

6,9159

35,0

21,9

200

10

354,472

374,4990

0,1172

0,0324

0,0844

0,0375

140,719

38,9832

16,8996

7,5193

30,0

12,0

Элитарная +

Равновероятная +

Одноточечная

10

200

176,247

256,0186

0,0884

0,0437

0,2763

0,2047

39,8193

19,7008

2,7635

2,0470

5,5

4,5

20

100

193,512

239,0160

0,0570

0,0280

0,2247

0,1875

44,5330

21,8912

4,4944

3,7503

11,0

7,8

40

50

202,027

237,4280

0,0425

0,0183

0,1787

0,1452

51,0737

22,0125

7,1503

5,8085

14,0

12,0

50

40

213,146

257,3164

0,0202

0,0097

0,2049

0,1475

36,4330

17,5567

10,2468

7,3753

25,0

18,0

100

20

176,652

238,8652

0,0240

0,0130

0,1525

0,1061

43,3372

23,5563

15,2565

10,6114

25,0

18,0

200

10

238,825

276,6968

0,0282

0,0097

0,1100

0,0823

90,3614

31,1471

22,0061

16,4666

40,0

31,9

Элитарная +

Равновероятная +

Двухточечная

10

200

232,436

269,0120

0,1038

0,0453

0,1868

0,1673

41,5332

18,1329

1,8689

1,6733

5,0

3,9

20

100

154,509

232,8956

0,0672

0,0310

0,2695

0,1969

53,8284

24,8122

5,3905

3,9384

11,0

8,0

40

50

203,320

274,0732

0,0282

0,0172

0,1975

0,1485

36,1071

22,1166

7,9009

5,9428

16,0

12,8

50

40

209,905

234,2790

0,0206

0,0131

0,2117

0,1669

35,1068

22,3393

10,5865

8,3459

22,5

17,0

100

20

220,620

265,6774

0,0230

0,0115

0,1583

0,1043

46,1786

23,1187

15,8391

10,4378

35,0

20,0

200

10

239,198

277,0322

0,0145

0,0058

0,1227

0,0944

58,2087

23,2359

24,5482

18,8983

50,0

40,0

Элитарная +

Равновероятная +

Равномерная

10

200

248,153

298,7228

0,1294

0,0520

0,2079

0,1797

53,0570

21,3506

2,0798

1,7977

5,0

4,1

20

100

264,117

297,2370

0,0666

0,0343

0,1776

0,1352

41,3187

21,2792

3,5535

2,7046

9,0

6,2

40

50

282,027

311,8222

0,0524

0,0238

0,1736

0,1128

52,4347

23,8399

6,9472

4,5137

16,0

9,9

50

40

283,410

305,9190

0,0420

0,0167

0,1603

0,1240

52,6199

20,9808

8,0196

6,2027

20,0

12,5

100

20

229,988

282,9120

0,0190

0,0079

0,1599

0,1161

47,6113

19,8490

15,9928

11,6124

35,0

25,0

200

10

303,303

349,4982

0,0108

0,0059

0,0950

0,0725

41,3444

22,7106

19,016

14,5112

50,0

38,0

Элитарная +

Турнирная +

Одноточечная

10

200

473,079

538,1732

0,1240

0,0536

0,1172

0,0927

33,5059

14,4785

1,1727

0,9272

3,5

2,7

20

100

475,415

532,8910

0,0823

0,0476

0,1334

0,0803

29,6544

17,1464

2,6688

1,6065

6,0

3,6

40

50

488,741

521,7412

0,0352

0,0141

0,0888

0,0601

29,6323

11,8769

3,5558

2,4072

12,0

8,4

50

40

464,260

503,2170

0,0760

0,0284

0,1137

0,0732

68,4805

25,6268

5,6878

3,6622

15,0

9,0

100

20

491,725

510,7036

0,0125

0,0065

0,1071

0,0660

23,8025

12,4031

10,7111

6,6092

35,0

19,0

200

10

451,652

496,1510

0,0302

0,0115

0,0886

0,0591

72,7154

27,6694

17,7376

11,8392

30,0

24,0

Элитарная +

Турнирная +

Двухточечная

10

200

340,847

382,2870

0,1835

0,0830

0,1563

0,1112

47,7106

21,5837

1,5633

1,1129

4,0

2,6

20

100

355,293

378,9802

0,1023

0,0403

0,1504

0,0885

42,9722

16,9604

3,0080

1,7710

7,0

4,2

40

50

318,038

373,9004

0,0369

0,0160

0,0879

0,0521

29,5350

12,8387

3,5166

2,0870

12,0

7,9

50

40

321,202

359,7270

0,2899

0,0740

0,1232

0,0766

246,421

62,9634

6,1605

3,8319

15,0

8,5

100

20

312,587

356,1894

0,0344

0,0111

0,1097

0,0756

68,9673

22,2948

10,9787

7,5668

25,0

20,0

200

10

338,630

370,1284

0,0098

0,0066

0,0911

0,0661

29,6929

20,0814

18,2243

13,2381

40,0

29,9

Элитарная +

Турнирная + Равномерная

10

200

314,018

346,6274

0,1920

0,0881

0,1875

0,1628

63,3922

29,1051

1,8755

1,6281

4,5

3,3

20

100

333,940

383,6736

0,1249

0,0446

0,1520

0,1256

72,4760

25,9064

3,0402

2,5139

9,0

5,8

40

50

249,061

348,0696

0,0297

0,0162

0,1635

0,1292

30,9263

16,9500

6,5418

5,1690

20,0

10,4

50

40

358,883

373,9126

0,0652

0,0205

0,1441

0,1001

88,0513

27,7586

7,2092

5,0087

17,5

13,5

100

20

291,385

410,6452

0,0649

0,0217

0,0651

0,0384

64,9299

21,7492

6,5130

3,8437

15,0

10,0

200

10

299,910

377,0110

0,0331

0,0170

0,0977

0,0687

59,7094

30,7147

19,5483

13,740

30,0

18,0

Элитарная +

ранговая(линейная) + Одноточечная

10

200

337,366

347,5572

0,0820

0,0346

0,1954

0,1404

37,7391

15,9219

1,9545

1,4044

7,0

4,6

20

100

260,348

348,8856

0,0251

0,0206

0,1964

0,1516

17,1099

14,0114

3,9298

3,0324

12,0

6,8

40

50

354,882

390,5888

0,0384

0,0183

0,1340

0,0923

36,9297

17,6629

5,3626

3,6934

14,0

9,6

50

40

298,411

361,7946

0,0275

0,0157

0,1077

0,0732

26,2152

14,9922

5,3878

3,6643

12,5

9,5

100

20

381,561

422,7636

0,0128

0,0083

0,0900

0,0595

19,2988

12,5817

9,0020

5,9539

30,0

15,0

200

10

344,633

399,4432

0,0487

0,0174

0,0707

0,0461

87,7080

31,4947

14,1454

9,2200

30,0

18,0

Элитарная +

ранговая(линейная) + Двухточечная

10

200

215,082

303,9432

0,1488

0,0576

0,2642

0,1859

63,9858

24,7769

2,6424

1,8594

7,0

4,3

20

100

319,976

369,1448

0,1021

0,0615

0,1626

0,1004

34,7467

20,9393

3,2539

2,0090

5,0

3,4

40

50

234,154

337,9576

0,0159

0,0095

0,2151

0,1353

22,9733

13,7059

8,6044

5,4133

24,0

14,4

50

40

275,138

379,8634

0,0425

0,0204

0,1927

0,1109

44,6252

21,4415

9,6370

5,5485

17,5

10,49

100

20

330,905

387,5850

0,0329

0,0131

0,1176

0,0810

52,6625

21,0737

11,7618

8,1001

20,0

16,0

200

10

360,347

407,9070

0,0124

0,0060

0,0636

0,0304

22,3590

10,8773

12,7356

6,0943

30,0

18,0

Элитарная +

ранговая(линейная) + Равномерная

10

200

382,855

412,6228

0,2102

0,0799

0,1829

0,1376

60,9748

23,1999

1,8292

1,3760

3,5

2,9

20

100

355,842

407,1344

0,0933

0,0363

0,1467

0,1213

55,9818

21,8294

2,9345

2,4261

8,0

6,0

40

50

291,710

405,6842

0,3473

0,0946

0,1550

0,1091

236,193

64,3838

6,2018

4,3647

10,0

6,8

50

40

391,913

443,1184

0,0524

0,0246

0,1126

0,0944

47,2140

22,2040

5,6344

4,7249

15,0

9,0

100

20

341,898

461,2028

0,0481

0,0144

0,1155

0,0636

77,0236

23,0885

11,5535

6,3644

20,0

15,9

200

10

435,844

453,6330

0,0263

0,0108

0,0570

0,0510

52,7430

21,6397

11,4139

10,2068

30,0

20,0

Таблица А.2 Оценка эффективности различных структур оптимизационного алгоритма в нейросетевом подходе формирования БП нечеткого контроллера

Селекция + Рекомбинация

Индии-виды

Итера-ции

Min

Aver

MVOA

AVOA

MVOF

AVOF

MVPA

AVPA

MVPF

AVPF

MA, в %

AA, в %

Пропорциональная +

Одноточечная

10

200

5,70114

71,67708

0,4065

0,1776

0,3171

0,2094

105,7013

46,1895

3,1710

2,0943

5,5

4,3

20

100

9,33287

97,58729

0,0351

0,0246

0,1246

0,1078

19,6957

13,8074

2,4933

2,1569

10,0

9,3

40

50

5,74543

77,11114

0,0550

0,0297

0,2720

0,1287

41,8554

22,6178

10,8824

5,1494

16,0

12,6

50

40

27,4456

47,60300

0,0651

0,0368

0,1750

0,1375

65,1414

36,8839

8,7515

6,8796

25,0

16,6

100

20

23,0299

101,5873

0,0219

0,0117

0,1137

0,0662

30,7400

16,4329

11,3776

6,6231

35,0

23,3

200

10

5,71601

58,43167

0,0135

0,0080

0,0878

0,0793

35,1503

20,9173

17,5751

15,8742

50,0

43,3

Пропорциональная +

Двухточечная

10

200

3,90626

50,11382

0,0903

0,0550

0,3531

0,1973

36,1266

22,0353

3,5316

1,9737

9,0

6,7

20

100

40,6911

70,39710

0,0441

0,0291

0,2062

0,1437

24,7348

16,3419

4,1246

2,8752

12,0

9,3

40

50

79,4683

103,1534

0,0424

0,0204

0,2064

0,1469

45,8695

22,1190

8,2565

5,8796

24,0

18,0

50

40

77,3289

83,76487

0,0297

0,0223

0,2567

0,1675

32,7154

24,5797

12,8383

8,3759

22,5

18,3

100

20

61,5491

163,8877

0,0222

0,0150

0,0978

0,0738

28,9370

19,5391

9,7834

7,3815

30,0

21,7

200

10

71,5549

169,6203

0,0121

0,0062

0,0438

0,0299

21,9440

11,2734

8,7776

5,9996

40,0

30,0

Элитарная +

+ Пропорциональная + Одноточечная

10

200

5,67207

33,22905

0,0296

0,0226

0,3263

0,2446

17,5106

13,3463

3,2633

2,4462

11,5

9,8

20

100

20,3341

77,42450

0,1184

0,0674

0,4203

0,2889

75,7854

43,1691

8,4079

5,7780

15,0

10,7

40

50

5,96917

52,19316

0,0252

0,0168

0,3225

0,1994

29,3186

19,6001

12,9001

7,9769

28,0

19,3

50

40

55,5773

83,5240

0,0143

0,0099

0,0924

0,0768

15,8303

10,9168

4,6232

3,8433

25,0

18,3

100

20

106,963

114,2970

0,0093

0,0058

0,0871

0,0645

18,6850

11,7480

8,7175

6,4542

35,0

33,3

200

10

54,9099

92,6233

0,0089

0,0085

0,0711

0,0493

16,1618

15,4081

14,2325

9,8763

40,0

30,0

Элитарная + ранговая(линейная) + Одноточечная

10

200

20,7033

67,2585

0,0529

0,0443

0,3030

0,2477

22,2232

18,6177

3,0302

2,4771

9,0

7,0

20

100

55,9894

78,2942

0,0609

0,0281

0,2773

0,1741

42,6742

19,6914

5,5476

3,4827

13,0

11,7

40

50

79,5618

167,326

0,0338

0,0221

0,0890

0,0731

24,3832

15,9562

3,5624

2,9248

16,0

12,0

50

40

18,5354

57,4925

0,0292

0,0159

0,1948

0,1135

33,6612

18,3071

9,7444

5,6789

25,0

19,2

100

20

84,5406

149,436

0,0465

0,0322

0,1677

0,0835

41,9231

29,0593

16,7714

8,3520

20,0

15,0

200

10

83,0244

96,0344

0,0303

0,0179

0,0909

0,0840

60,6280

35,9592

18,1884

16,8193

50,0

33,3

Элитарная + ранговая(линейная) + Двухточечная

10

200

112,325

136,306

0,1195

0,0729

0,4112

0,3913

51,4063

31,3686

4,1125

3,913

8,0

7,2

20

100

19,0286

76,8364

0,0187

0,0169

0,2944

0,1895

15,3431

13,9080

5,8895

3,7914

17,0

13,7

40

50

71,7584

143,173

0,0569

0,0367

0,2618

0,1895

47,8524

30,8965

10,4726

7,5815

14,0

14,0

50

40

99,7275

179,807

0,0512

0,0255

0,1171

0,0841

46,1567

22,9869

5,8563

4,2083

22,5

15,0

100

20

108,935

116,065

0,0433

0,0235

0,1409

0,1065

56,3828

30,6514

14,0957

10,6582

25,0

21,7

200

10

127,391

175,219

0,0217

0,0139

0,0394

0,0242

21,7189

13,9256

7,8995

4,8565

30,0

16,7

Элитарная + турнирная + Одноточечная

10

200

128,315

170,573

0,7864

0,4022

0,3303

0,2359

110,107

56,3146

3,3032

2,3595

3,0

2,3

20

100

106,853

108,639

0,2335

0,1461

0,2616

0,1779

65,4076

40,9089

5,2326

3,5586

6,0

4,7

40

50

185,916

274,980

0,6425

0,2491

0,0514

0,0283

102,812

39,8587

2,0562

1,1324

6,0

2,7

50

40

184,801

245,471

0,0645

0,0483

0,1743

0,1125

38,7352

29,0021

8,7154

5,6254

12,5

10,0

100

20

126,610

158,555

0,0809

0,0430

0,1092

0,0934

72,8326

38,7125

10,9249

9,3466

20,0

14,9

200

10

128,260

152,105

0,0090

0,0049

0,0596

0,0399

19,8879

10,7826

11,9327

7,9892

60,0

36,7

Элитарная + Одноточечная

10

200

4,6792

40,9175

0,0650

0,0399

0,2749

0,2288

29,9360

18,3645

2,7494

2,2881

8,5

7,7

20

100

29,6674

104,435

0,0400

0,0284

0,2864

0,1838

25,6080

18,1987

5,7294

3,6773

16,0

10,7

40

50

59,7687

120,804

0,0648

0,0378

0,1652

0,1447

51,8958

30,2573

6,6102

5,7903

16,0

13,3

50

40

88,4089

121,898

0,0331

0,0257

0,1548

0,1129

28,1485

21,8557

7,7408

5,6451

15,0

14,2

100

20

68,2782

84,9372

0,0519

0,0346

0,1744

0,1303

57,1474

38,1658

17,4448

13,0318

25,0

18,3

200

10

79,9766

118,803

0,0617

0,0266

0,0585

0,0326

74,1003

31,9804

11,7137

6,5291

40,0

20,0

Элитарная + Двухточечная

10

200

1,35603

70,284

0,1838

0,0877

0,4541

0,3148

69,8729

33,3292

4,5417

3,1482

8,5

6,3

20

100

1,37453

46,7223

0,0992

0,0544

0,3401

0,2103

59,5434

32,6531

6,8024

4,2079

16,0

10,0

40

50

43,8733

69,9160

0,0224

0,0162

0,2170

0,1091

19,7331

14,2952

8,6825

4,3673

22,0

14,7

50

40

51,3679

87,9136

0,0645

0,0339

0,2508

0,2023

77,4795

40,7924

12,5409

10,1176

27,5

20,0

100

20

69,1430

95,4803

0,0455

0,0268

0,1089

0,0781

54,7135

32,1707

10,8976

7,8199

30,0,

20,0

200

10

95,3013

157,282

0,0403

0,0187

0,0850

0,0624

72,6203

33,8160

17,0128

12,4972

40,0

30,0

Турнирная + Двухточечная

10

200

51,3119

100,804

0,1147

0,0931

0,4394

0,2183

32,1428

26,0874

4,3941

2,1834

7,0

4,7

20

100

70,1874

150,825

0,2184

0,0990

0,3932

0,2212

87,3955

39,6266

7,8655

4,4259

9,0

6,7

40

50

83,9705

149,475

0,1505

0,0705

0,1505

0,0863

60,2154

28,2301

6,0215

3,4558

10,0

67

50

40

127,464

154,676

0,1728

0,1070

0,1728

0,1510

86,4200

53,5485

8,6420

7,5522

10,0

8,3

100

20

120,542

153,085

0,0250

0,0159

0,1015

0,0612

22,5570

14,3809

10,1506

6,1282

35,0

15,0

200

10

24,8409

108,329

0,0145

0,0119

0,0786

0,0625

26,2318

21,4366

15,7391

12,5109

30,0

30,0

Примечание - в таблицах приняты следующие сокращения:

Min - минимальное значение критерия по всем запускам алгоритма;

Mid - средний минимум критерия по всем запускам алгоритма;

Пусть

Krit1 = , (А2.1)

Krit2 = , (А2.2)

Krit3 = ,(А2.3)

Krit4 = , (А2.4)

где Fitn Beg - пригодность наилучшего индивида в стартовой популяции, Fitn End - пригодность наилучшего индивида в последней популяции, Activ = MA, NumCalk = 2000 - число вычислений целевой функции, NumPokol - число поколений генетического алгоритма, тогда

MVOA = - максимальная среди всех запусков скорость спуска алгоритма к минимуму за одно вычисление целевой функции (при активном спуске алгоритма) , где N = 50 - число тестов;

AVOA = - средняя по всем запускам скорость спуска алгоритма к минимуму за одно вычисление целевой функции (при активном спуске алгоритма);

MVOF = - максимальная среди всех запусков скорость спуска алгоритма к минимуму за одно вычисление целевой функции (на протяжении всей работы алгоритма);

AVOF = - средняя по всем запускам скорость спуска алгоритма к минимуму за одно вычисление целевой функции (на протяжении всей работы алгоритма);

MVPA = - максимальная среди всех запусков скорость спуска алгоритма к минимуму за одно поколение (при активном спуске алгоритма);

AVPA = - средняя по всем запускам скорость спуска алгоритма к минимуму за одно поколение (при активном спуске алгоритма);

MVPF = - максимальная среди всех запусков скорость спуска алгоритма к минимуму за одно поколение (на протяжении всей работы алгоритма);

AVPF = - средняя по всем запускам скорость спуска алгоритма к минимуму за одно поколение (на протяжении всей работы алгоритма);

MA = - максимальная активность алгоритма среди всех запусков;

AA = - средняя активность алгоритма по всем запускам, где ActivPokol - активное поведение алгоритма в данном поколении.

Поведение алгоритма в данном поколении считается активным, если в данном поколении было найдено решение с пригодностью меньшей, чем в предыдущем поколении.

Размещено на Allbest.ru

Страница:


Подобные документы

  • Искусственные нейронные сети и генетические алгоритмы

    Сущность и экономическое обоснование, методы и подходы к прогнозированию валютного курса. Описание технологии интеллектуальных вычислений. Применение генетических алгоритмов для настройки архитектуры нейронных сетей. Основные способы улучшения модели.

    курсовая работа [1,3 M], добавлен 26.03.2016

  • Состояние и перспективы развития нейрокомпьютерных систем

    Основы нейрокомпьютерных систем. Искусственные нейронные сети, их применение в системах управления. Алгоритм обратного распространения. Нейронные сети Хопфилда, Хэмминга. Современные направления развития нейрокомпьютерных технологий в России и за рубежом.

    дипломная работа [962,4 K], добавлен 23.06.2012

  • Принципы построения систем автоматического управления

    Теория автоматического управления как наука, предмет и методика ее изучения. Классификация систем автоматического управления по различным признакам, их математические модели. Дифференциальные уравнения систем автоматического управления, их решения.

    контрольная работа [104,1 K], добавлен 06.08.2009

  • Исследование алгоритмов фильтрации и управления

    Методы проектирования систем автоматического управления: экспериментальный и аналитический. Моделирование замкнутой системы управления. Системы в динамике: слежение, стабилизация, алгоритм фильтрации. Математические модели систем, воздействий, реакция.

    контрольная работа [522,9 K], добавлен 05.08.2010

  • Нейронные сети и эволюционное моделирование

    Рождение искусственного интеллекта. История развития нейронных сетей, эволюционного программирования, нечеткой логики. Генетические алгоритмы, их применение. Искусственный интеллект, нейронные сети, эволюционное программирование и нечеткая логика сейчас.

    реферат [78,9 K], добавлен 22.01.2015

  • Самообучающиеся системы

    Характеристика моделей обучения. Общие сведения о нейроне. Искусственные нейронные сети, персептрон. Проблема XOR и пути ее решения. Нейронные сети обратного распространения. Подготовка входных и выходных данных. Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга.

    контрольная работа [1,4 M], добавлен 28.01.2011

  • Нейронные сети

    Искусственные нейронные сети как вид математических моделей, построенных по принципу организации и функционирования сетей нервных клеток мозга. Виды сетей: полносвязные, многослойные. Классификация и аппроксимация. Алгоритм обратного распространения.

    реферат [270,4 K], добавлен 07.03.2009

  • Системы нечеткого вывода

    Основные этапы систем нечеткого вывода. Правила нечетких продукций, используемые в них. Нечеткие лингвистические высказывания. Определение алгоритмов Цукамото, Ларсена, Сугено. Реализации нечеткого вывода Мамдани на примере работы уличного светофора.

    курсовая работа [479,6 K], добавлен 14.07.2012

  • Нейронные сети

    Искусственные нейронные сети, строящиеся по принципам организации и функционирования их биологических аналогов. Элементарный преобразователь в сетях. Экспериментальный автопилотируемый гиперзвуковой самолет-разведчик LoFLYTE, использующий нейронные сети.

    презентация [1,3 M], добавлен 23.09.2015

  • Исследование работы алгоритма Мамдани в системах нечеткого вывода

    Начальное представление систем нечеткого вывода: логический вывод, база знаний. Алгоритм Мамдани в системах нечеткого вывода: принцип работы, формирование базы правил и входных переменных, агрегирование подусловий, активизация подзаключений и заключений.

    курсовая работа [757,3 K], добавлен 24.06.2011

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.

© 2000 — 2023, ООО «Олбест» Все права защищены