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J-GLOBAL ID：201902247327956010   整理番号：19A1266613

ハイブリッド遺伝的アルゴリズムを用いた適応ファジィ論理コントローラ【JST・京大機械翻訳】

Adaptive Fuzzy Logic Controllers Using Hybrid Genetic Algorithms

著者 (3件)： Shill Pintu Chandra (Department of Computer Science and Engineering, Khulna University of Engineering & Technology, Khulna 9203, Bangladesh) ,  Paul Animesh Kumar (Department of Computer Science and Engineering, Khulna University of Engineering & Technology, Khulna 9203, Bangladesh) ,  Murase Kazuyuki (Department of System Design Engineering, University of Fukui, 3-9-1 Bunkyo, Fukui-910-8507, Japan)
資料名： International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems  (International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems)
巻： 27  号： 1  ページ： 41-71  発行年： 2019年 
JST資料番号： W0686A  ISSN： 0218-4885  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： シンガポール (SGP)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,人間の専門家と数値データを必要とせずに,設計プロセスを完全に自動化するために,ハイブリッド遺伝的アルゴリズム(HGA)とファジィ論理制御装置(FLCs)の統合を開発した。著者らのアプローチは,2つのフェーズから成る。第1のフェーズは,ファジィ制御則の選択と定義,ならびにメンバシップ関数パラメータの調整を含む。一方,第2のフェーズは,ファジィ制御則に対応するメンバシップ関数型の最適選択を実行する。両方の部分を同時に学習することは,誤りを最小化するためにFLCsの精度を改善する方法を示す。FLCsの性能は,パラメータおよびメンバシップ関数のタイプに大きく依存することが議論されている。したがって,上述のHGAは,効率的な適応可能なFLCシステムを設計するための実行可能な解決策である。FLCsの最適設計のために提案した方法の有効性を実証するために,提案した手法をよく知られたベンチマーク制御装置設計タスク,自動車およびトラック-トレーラのようなロボットシステムに適用した。シミュレーション結果は,提案した最適化手法が,最適ファジィルールおよびそれらの対応するメンバシップ関数タイプを高い精度で見出すことができることを示した。新しいHGA最適化適応型FLCsは,受動制御戦略だけでなく,クラスタ化によるニューラル符号化制御装置およびニューラルファジィ制御アルゴリズムを,人間設計FLCsよりも優れている。Copyright 2019 World Scientific Publishing Company All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  最適設計 ,  クラスタ化 ,  シミュレーション ,  メンバシップ関数 ,  トレーラ ,  ベンチマーク ,  ファジィ制御 ,  有効性 ,  *ファジィ論理 ,  自動化 ,  位相 ,  受動制御 ,  改変
準シソーラス用語： ボット ,  ファジィルール , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ファジィ論理コントローラ ,  ハイブリッド遺伝的アルゴリズム ,  最適化 ,  メンバシップ関数型 ,  カーライクロボット

分類 (5件)： 火花点火機関  (PB02020C) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  魚類  (FH02020K) ,  海洋汚濁  (SB02040B) ,  感染症・寄生虫症一般  (GD01010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： ハイブリッド遺伝的アルゴリズム ,  適応 ,  ファジィ論理 ,  コントローラ