Пошук оптимальних функцій належності нечітких систем на основі біоінспірованих еволюційних алгоритмів. Частина 1. покроковий метод

Пошук оптимальних функцій належності нечітких систем на основі біоінспірованих еволюційних алгоритмів. Частина 1. покроковий метод

Современные исследования в области создания и развития интеллектуальных систем на основе нечеткой логики ведутся преимущественно в направлении разработки высокоэффективных методов их синтеза и структурно-параметрической оптимизации. В последние годы в связи с интенсивным развитием информационных тех...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2020
Автори: Kozlov, Alexey, Kondratenko, Yuri
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine 2020
Теми:
нечітка система
функції належності
метод структурної оптимізації
біоінспіровані еволюційні алгоритми
генетичний алгоритм
алгоритм штучних імунних систем
біогеографічний алгоритм
Онлайн доступ:https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/46
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Problems of Control and Informatics

Репозитарії

Problems of Control and Informatics
id oai:ojs2.jais.net.ua:article-46
record_format ojs
institution Problems of Control and Informatics
baseUrl_str
datestamp_date 2024-03-14T10:55:50Z
collection OJS
language Russian
topic нечітка система
функції належності
метод структурної оптимізації
біоінспіровані еволюційні алгоритми
генетичний алгоритм
алгоритм штучних імунних систем
біогеографічний алгоритм
spellingShingle нечітка система
функції належності
метод структурної оптимізації
біоінспіровані еволюційні алгоритми
генетичний алгоритм
алгоритм штучних імунних систем
біогеографічний алгоритм
Kozlov, Alexey
Kondratenko, Yuri
Пошук оптимальних функцій належності нечітких систем на основі біоінспірованих еволюційних алгоритмів. Частина 1. покроковий метод
topic_facet нечітка система
функції належності
метод структурної оптимізації
біоінспіровані еволюційні алгоритми
генетичний алгоритм
алгоритм штучних імунних систем
біогеографічний алгоритм
fuzzy system
membership functions
structural optimization method
bioinspired evolutionary algorithms
genetic algorithm
artificial immune systems algorithm
biogeographic algorithm
нечеткая система
функции принадлежности
биоинспирированные эволюционные алгоритмы
генетический алгоритм
метод структурной оптимизации
алгоритм искусственных иммунных систем
биогеографический алгоритм
format Article
author Kozlov, Alexey
Kondratenko, Yuri
author_facet Kozlov, Alexey
Kondratenko, Yuri
author_sort Kozlov, Alexey
title Пошук оптимальних функцій належності нечітких систем на основі біоінспірованих еволюційних алгоритмів. Частина 1. покроковий метод
title_short Пошук оптимальних функцій належності нечітких систем на основі біоінспірованих еволюційних алгоритмів. Частина 1. покроковий метод
title_full Пошук оптимальних функцій належності нечітких систем на основі біоінспірованих еволюційних алгоритмів. Частина 1. покроковий метод
title_fullStr Пошук оптимальних функцій належності нечітких систем на основі біоінспірованих еволюційних алгоритмів. Частина 1. покроковий метод
title_full_unstemmed Пошук оптимальних функцій належності нечітких систем на основі біоінспірованих еволюційних алгоритмів. Частина 1. покроковий метод
title_sort пошук оптимальних функцій належності нечітких систем на основі біоінспірованих еволюційних алгоритмів. частина 1. покроковий метод
title_alt Поиск оптимальных функций принадлежности нечетких систем на основе биоинспирированных эволюционных алгоритмов. Часть 1. Пошаговый метод
Search of optimal membership functions of fuzzy systems based on bioinspired evolutionary algorithms. Part I. Step-by-step method
description Современные исследования в области создания и развития интеллектуальных систем на основе нечеткой логики ведутся преимущественно в направлении разработки высокоэффективных методов их синтеза и структурно-параметрической оптимизации. В последние годы в связи с интенсивным развитием информационных технологий и аппаратных средств вычислительной техники достаточно перспективными для решения задач синтеза и оптимизации нечетких систем являются биоинспирированные интеллектуальные методы глобального поиска, к которым относятся моделирующие эволюционные и роевые методы. процессы естественного отбора, а также коллективного поведения различных групп социальных животных, насекомых и микроорганизмов в природе. Данная статья посвящена разработке и исследованию метода поиска оптимальных функций принадлежности нечетких систем на основе биоинспирированных эволюционных алгоритмов глобальной оптимизации. Полученный метод позволяет находить оптимальные функции принадлежности лингвистических термов при решении компромиссных задач многокритериальной структурной оптимизации различных нечетких систем с целью повышения их эффективности и снижения степени сложности последующей параметрической оптимизации. В предложенном методе для нахождения глобального оптимума решаемой задачи итеративные процедуры проводятся на основе комбинации нескольких различных биоинспирированных эволюционных алгоритмов с последующим анализом полученных результатов и выбором наилучшего варианта вектора функций принадлежности. Изложены теоретические основы и информационная модель реализации вычислительного пошагового метода структурной оптимизации нечетких систем, а также приведены различные варианты его поисковых процедур. В частности, рассмотрены особенности применения и адаптации под решаемую задачу поиска таких биоинспирированных эволюционных алгоритмов, как генетический, искусственных иммунных систем и биогеографический.
publisher V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine
publishDate 2020
url https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/46
work_keys_str_mv AT kozlovalexey poiskoptimalʹnyhfunkcijprinadležnostinečetkihsistemnaosnovebioinspirirovannyhévolûcionnyhalgoritmovčastʹ1pošagovyjmetod
AT kondratenkoyuri poiskoptimalʹnyhfunkcijprinadležnostinečetkihsistemnaosnovebioinspirirovannyhévolûcionnyhalgoritmovčastʹ1pošagovyjmetod
AT kozlovalexey pošukoptimalʹnihfunkcíjnaležnostínečítkihsistemnaosnovíbíoínspírovanihevolûcíjnihalgoritmívčastina1pokrokovijmetod
AT kondratenkoyuri pošukoptimalʹnihfunkcíjnaležnostínečítkihsistemnaosnovíbíoínspírovanihevolûcíjnihalgoritmívčastina1pokrokovijmetod
AT kozlovalexey searchofoptimalmembershipfunctionsoffuzzysystemsbasedonbioinspiredevolutionaryalgorithmspartistepbystepmethod
AT kondratenkoyuri searchofoptimalmembershipfunctionsoffuzzysystemsbasedonbioinspiredevolutionaryalgorithmspartistepbystepmethod
first_indexed 2025-10-30T02:48:32Z
last_indexed 2025-10-30T02:48:32Z
_version_ 1847373345893384192
spelling oai:ojs2.jais.net.ua:article-462024-03-14T10:55:50Z Поиск оптимальных функций принадлежности нечетких систем на основе биоинспирированных эволюционных алгоритмов. Часть 1. Пошаговый метод Пошук оптимальних функцій належності нечітких систем на основі біоінспірованих еволюційних алгоритмів. Частина 1. покроковий метод Search of optimal membership functions of fuzzy systems based on bioinspired evolutionary algorithms. Part I. Step-by-step method Kozlov, Alexey Kondratenko, Yuri нечітка система функції належності метод структурної оптимізації біоінспіровані еволюційні алгоритми генетичний алгоритм алгоритм штучних імунних систем біогеографічний алгоритм fuzzy system membership functions structural optimization method bioinspired evolutionary algorithms genetic algorithm artificial immune systems algorithm biogeographic algorithm нечеткая система функции принадлежности биоинспирированные эволюционные алгоритмы генетический алгоритм метод структурной оптимизации алгоритм искусственных иммунных систем биогеографический алгоритм Современные исследования в области создания и развития интеллектуальных систем на основе нечеткой логики ведутся преимущественно в направлении разработки высокоэффективных методов их синтеза и структурно-параметрической оптимизации. В последние годы в связи с интенсивным развитием информационных технологий и аппаратных средств вычислительной техники достаточно перспективными для решения задач синтеза и оптимизации нечетких систем являются биоинспирированные интеллектуальные методы глобального поиска, к которым относятся моделирующие эволюционные и роевые методы. процессы естественного отбора, а также коллективного поведения различных групп социальных животных, насекомых и микроорганизмов в природе. Данная статья посвящена разработке и исследованию метода поиска оптимальных функций принадлежности нечетких систем на основе биоинспирированных эволюционных алгоритмов глобальной оптимизации. Полученный метод позволяет находить оптимальные функции принадлежности лингвистических термов при решении компромиссных задач многокритериальной структурной оптимизации различных нечетких систем с целью повышения их эффективности и снижения степени сложности последующей параметрической оптимизации. В предложенном методе для нахождения глобального оптимума решаемой задачи итеративные процедуры проводятся на основе комбинации нескольких различных биоинспирированных эволюционных алгоритмов с последующим анализом полученных результатов и выбором наилучшего варианта вектора функций принадлежности. Изложены теоретические основы и информационная модель реализации вычислительного пошагового метода структурной оптимизации нечетких систем, а также приведены различные варианты его поисковых процедур. В частности, рассмотрены особенности применения и адаптации под решаемую задачу поиска таких биоинспирированных эволюционных алгоритмов, как генетический, искусственных иммунных систем и биогеографический. Сучасні дослідження в області створення та розвитку інтелектуальних систем на основі нечіткої логіки ведуться переважно в напрямку розробки високоефективних методів їх синтезу і структурно-параметричної оптимізації. В останні роки у звʼязку з інтенсивним розвитком інформаційних технологій та апаратних засобів обчислювальної техніки досить перспективними для вирішення зав­дань синтезу й оптимізації нечітких систем є біоінспіровані інтелектуальні методи глобального пошуку, до яких відносяться еволюційні та ройові методи, що моделюють процеси природного відбору, а також колективної поведінки різних груп соціальних тварин, комах і мікроорганізмів в природі. Дана стаття присвячена розробці і дослідженню методу пошуку оптимальних функцій належності нечітких систем на основі біоінспірованих еволюційних алгоритмів глобальної оптимізації. Отриманий метод дозволяє знаходити оптимальні функції належності лінгвістичних термів при вирішенні компромісних задач багатокритеріальної структурної оптимізації різних нечітких систем з метою підвищення їх ефективності і зниження ступеня складності подальшої параметричної оптимізації. У запропонованому методі для знаходження глобального оптимуму розвʼязуваної задачі ітеративні процедури проводяться на основі комбінації декількох різних біоінспірованих еволюційних алгоритмів з подальшим аналізом отриманих результатів і вибором найкращого варіанту вектору функцій належності. Викладено теоретичні основи та інформаційна модель реалізації обчислювального покрокового методу структурної оптимізації нечітких систем, а також наведено різні варіанти проведення його пошукових процедур. Зокрема, розглянуто особливості застосування та адаптації під розв'язувану задачу пошуку таких біоінспірованих еволюційних алгоритмів, як генетичний, штучних імунних систем і біогеографічний. Contemporary research in the field of creation and development of intelligent systems based on fuzzy logic is carried out mainly in the direction of developing highly efficient methods for their synthesis and structural-parametric optimization. In recent years, due to the intensive development of information technologies and computer hardware, bioinspired intelligent techniques of global search are quite promising for solving problems of synthesis and optimization of fuzzy systems, which include evolutionary and swarm methods, that simulate the processes of natural selection, as well as collective behavior of various groups of social animals, insects and microorganisms in nature. This paper is devoted to the development and study of a method of optimal membership functions search for fuzzy systems based on bioinspired evolutionary algorithms of global optimization. The obtained method allows finding the optimal membership functions of linguistic terms at solving the compromise problems of multicriteria structural optimization of various fuzzy systems in order to increase their efficiency, as well as to reduce the degree of complexity of further parametric optimization. In the proposed method for finding the global optimum of the problem being solved, the iterative procedures are carried out on the basis of combination of several different bioinspired evolutionary algorithms with subsequent analysis of the results obtained and the choice of the best variant of the membership function vector. The paper outlines the theoretical foundations and information model for the implementation of the computational step-by-step method for structural optimization of fuzzy systems, as well as presents various options for carrying out its search procedures. In particular, the features of the application and adaptation to the search problem to be solved of such bioinspired evolutionary algorithms as genetic, artificial immune systems and biogeographic are discussed. V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine 2020-10-06 Article Article application/pdf https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/46 10.34229/1028-0979-2021-1-5 Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; Том 66 № 1 (2021): Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; 55-75 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics; Том 66 № 1 (2021): International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics"; 55-75 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics"; Vol. 66 No. 1 (2021): International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics"; 55-75 2786-6505 2786-6491 10.34229/1028-0979-2021-1 ru https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/46/63 Copyright (c) 2020 Alexey Kozlov, Yuri Kondratenko https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/

Схожі ресурси