Параметрична оптимізація нечітких систем керування на основі гібридних ройових алгоритмів з елітною стратегією
This article is dedicated to the development and study of a hybrid multiagent method of parametric optimization of fuzzy control systems that combines the advantages of particle swarm algorithms and local search algorithms based on the elite strategy. The obtained method allows to optimize effective...
Gespeichert in:
| Datum: | 2025 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | English |
| Veröffentlicht: |
V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/691 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Problems of Control and Informatics |
Institution
Problems of Control and Informatics| id |
oai:ojs2.jais.net.ua:article-691 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Problems of Control and Informatics |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2025-10-09T22:37:05Z |
| collection |
OJS |
| language |
English |
| topic |
нечітка система керування параметрична оптимізація мультиагентний метод оптимізації алгоритм рою частинок нечіткий регулятор мобільний робот |
| spellingShingle |
нечітка система керування параметрична оптимізація мультиагентний метод оптимізації алгоритм рою частинок нечіткий регулятор мобільний робот Kondratenko , Yu.P. Kozlov , A.V. Параметрична оптимізація нечітких систем керування на основі гібридних ройових алгоритмів з елітною стратегією |
| topic_facet |
fuzzy control system parametric optimization multiagent optimization method particle swarm algorithm fuzzy controller mobile robot нечітка система керування параметрична оптимізація мультиагентний метод оптимізації алгоритм рою частинок нечіткий регулятор мобільний робот |
| format |
Article |
| author |
Kondratenko , Yu.P. Kozlov , A.V. |
| author_facet |
Kondratenko , Yu.P. Kozlov , A.V. |
| author_sort |
Kondratenko , Yu.P. |
| title |
Параметрична оптимізація нечітких систем керування на основі гібридних ройових алгоритмів з елітною стратегією |
| title_short |
Параметрична оптимізація нечітких систем керування на основі гібридних ройових алгоритмів з елітною стратегією |
| title_full |
Параметрична оптимізація нечітких систем керування на основі гібридних ройових алгоритмів з елітною стратегією |
| title_fullStr |
Параметрична оптимізація нечітких систем керування на основі гібридних ройових алгоритмів з елітною стратегією |
| title_full_unstemmed |
Параметрична оптимізація нечітких систем керування на основі гібридних ройових алгоритмів з елітною стратегією |
| title_sort |
параметрична оптимізація нечітких систем керування на основі гібридних ройових алгоритмів з елітною стратегією |
| title_alt |
PARAMETRIC OPTIMIZATION OF FUZZY CONTROL SYSTEMS BASED ON HYBRID PARTICLE SWARM ALGORITHMS WITH ELITE STRATEGY |
| description |
This article is dedicated to the development and study of a hybrid multiagent method of parametric optimization of fuzzy control systems that combines the advantages of particle swarm algorithms and local search algorithms based on the elite strategy. The obtained method allows to optimize effectively various parameters of fuzzy systems, finding the global optimum of the problem to be solved, and, at the same time, has higher convergence rate compared with the basic particle swarm method. The effectiveness study of the proposed hybrid multiagent method is carried out at parametric optimization of a fuzzy speed control system for the multipurpose caterpillar mobile robot able to move along inclined and vertical ferromagnetic surfaces. In particular, in this paper, the problem of parametric optimization of the weight coefficients of the consequents of the rule base of the fuzzy speed controller for the mobile robot is solved, using the basic particle swarm method, as well as using two modifications of the developed method: the hybrid particle swarm method based on the elite strategy with gradient descent, the hybrid particle swarm method based on the elite strategy with the algorithm of extended Kalman filter. The analysis of the computer simulation results showed that both modifications of the proposed hybrid method allow to conduct optimization of the coefficients of the consequents of the rule base significantly more efficient compared with the basic particle swarm method. Also, a speed control system with an optimized vector of coefficients of the controller's rule base based on the considered modifications of the hybrid method of parametric optimization has higher quality indicators of control than a system with an optimized vector of coefficients based on the basic particle swarm method. Thus, the studies conducted in this article confirm the high efficiency of the developed hybrid multiagent method based on the elite strategy, as well as the feasibility of its use for parametric optimization of fuzzy control systems of various types and configurations. |
| publisher |
V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine |
| publishDate |
2025 |
| url |
https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/691 |
| work_keys_str_mv |
AT kondratenkoyup parametricoptimizationoffuzzycontrolsystemsbasedonhybridparticleswarmalgorithmswithelitestrategy AT kozlovav parametricoptimizationoffuzzycontrolsystemsbasedonhybridparticleswarmalgorithmswithelitestrategy AT kondratenkoyup parametričnaoptimízacíânečítkihsistemkeruvannânaosnovígíbridnihrojovihalgoritmívzelítnoûstrategíêû AT kozlovav parametričnaoptimízacíânečítkihsistemkeruvannânaosnovígíbridnihrojovihalgoritmívzelítnoûstrategíêû |
| first_indexed |
2025-10-30T02:49:37Z |
| last_indexed |
2025-10-30T02:49:37Z |
| _version_ |
1847373413242372096 |
| spelling |
oai:ojs2.jais.net.ua:article-6912025-10-09T22:37:05Z PARAMETRIC OPTIMIZATION OF FUZZY CONTROL SYSTEMS BASED ON HYBRID PARTICLE SWARM ALGORITHMS WITH ELITE STRATEGY Параметрична оптимізація нечітких систем керування на основі гібридних ройових алгоритмів з елітною стратегією Kondratenko , Yu.P. Kozlov , A.V. fuzzy control system parametric optimization multiagent optimization method particle swarm algorithm fuzzy controller mobile robot нечітка система керування параметрична оптимізація мультиагентний метод оптимізації алгоритм рою частинок нечіткий регулятор мобільний робот This article is dedicated to the development and study of a hybrid multiagent method of parametric optimization of fuzzy control systems that combines the advantages of particle swarm algorithms and local search algorithms based on the elite strategy. The obtained method allows to optimize effectively various parameters of fuzzy systems, finding the global optimum of the problem to be solved, and, at the same time, has higher convergence rate compared with the basic particle swarm method. The effectiveness study of the proposed hybrid multiagent method is carried out at parametric optimization of a fuzzy speed control system for the multipurpose caterpillar mobile robot able to move along inclined and vertical ferromagnetic surfaces. In particular, in this paper, the problem of parametric optimization of the weight coefficients of the consequents of the rule base of the fuzzy speed controller for the mobile robot is solved, using the basic particle swarm method, as well as using two modifications of the developed method: the hybrid particle swarm method based on the elite strategy with gradient descent, the hybrid particle swarm method based on the elite strategy with the algorithm of extended Kalman filter. The analysis of the computer simulation results showed that both modifications of the proposed hybrid method allow to conduct optimization of the coefficients of the consequents of the rule base significantly more efficient compared with the basic particle swarm method. Also, a speed control system with an optimized vector of coefficients of the controller's rule base based on the considered modifications of the hybrid method of parametric optimization has higher quality indicators of control than a system with an optimized vector of coefficients based on the basic particle swarm method. Thus, the studies conducted in this article confirm the high efficiency of the developed hybrid multiagent method based on the elite strategy, as well as the feasibility of its use for parametric optimization of fuzzy control systems of various types and configurations. Присвячено розробці і дослідженню гібридного мультиагентного методу параметричної оптимізації нечітких систем керування з перевагами алгоритмів рою частинок і алгоритмів локального пошуку на основі елітної стратегії. Отриманий метод дозволяє ефективно оптимізувати різні параметри нечітких систем, знаходячи глобальний оптимум розв’язуваної задачі, і має більш високу швидкість збіжності в порівнянні з базовим методом рою частинок. Дослідження ефективності запропонованого гібридного мультиагентного методу проведено при параметричній оптимізації нечіткої системи керування швидкістю руху багатоцільового гусеничного мобільного робота, здатного переміщуватися по похилих і вертикальних феромагнітних поверхнях. Зокрема, в даній роботі вирішено задачу параметричної оптимізації вагових коефіцієнтів консеквентів бази правил нечіткого регулятора швидкості мобільного робота за допомогою базового методу рою частинок, а також двох модифікацій розробленого методу: гібридний метод рою частинок на основі елітної стратегії з градієнтним спуском, гібридний метод рою частинок на основі елітної стратегії з алгоритмом розширеного фільтра Калмана. Аналіз отриманих результатів комп’ютерного моделювання показав, що обидві модифікації запропонованого гібридного методу дозволяють значно ефективніше проводити оптимізацію коефіцієнтів консеквентів бази правил у порівнянні з базовим методом рою частинок. Система керування швидкістю з оптимізованим вектором коефіцієнтів бази правил регулятора на основі розглянутих модифікацій гібридного методу параметричної оптимізації має більш високі показники якості керування, ніж система з оптимізованим вектором коефіцієнтів на основі базового методу рою частинок. Таким чином, проведені дослідження підтверджують високу ефективність розробленого гібридного мультиагентного методу на основі елітної стратегії, а також доцільність його застосування для параметричної оптимізації нечітких систем керування різних типів і конфігурацій. V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine 2025-10-10 Article Article application/pdf https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/691 10.1615/JAutomatInfScien.v51.i12.40 Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; Том 64 № 6 (2019): Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; 29-49 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics; Том 64 № 6 (2019): International Scientific and Technical Journal "PROBLEMS OF CONTROL AND INFORMATICS"; 29-49 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics"; Vol. 64 No. 6 (2019): International Scientific and Technical Journal "PROBLEMS OF CONTROL AND INFORMATICS"; 29-49 2786-6505 2786-6491 en https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/691/758 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 |