ファジィニューラルネットワーク制御器の進化的生成法の研究

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本研究では,枝渡り行動ロボットの運動用Takagi-Sugenoファジィコントローラーの進化設計手法を提案する。この手法によって、前提のパラメーターを確立することは可能である。また、改善単純遺伝的アルゴリズムの使用によりTakagi-Sugenoファジィコントローラーの必然のパラメーターを同時に確立する。スイングアップ運動を保証するコントローラーのための一セット、および梯子運動を保証するコントローラーのための別の一セットのコントローラーパラメーターが得られた。両セットは同じ直接設計手法と評価機能を使用して得られた。二つのケースの間の違いはロボットの初期の状態にしかない。手法の第二段階は任意である。それはTSファジィコントローラーの構造を埋め込むフィード・フォワードネットワークのパラメーターを定義するモデルの変更から成る。この段階はコントローラーのパラメーターをオンライン的に適応させる手順および並列計算構造のハードウェア・インプリメンテーションに役立つ。分析に基づいた設計方法とは対照的に、計算機知能に属する私たちの設計方法は数学的なモデルを必要としない。したがって、それは、非線形の機械的なシステムのデザインをより容易にする。提案されたコントローラーおよび設計手法は、MATLABの下のプログラムパッケージとしてインプリメントされた。枝渡り行動ロボットの力学のモデルのシミュレーションは、スイングアップおよび梯子タイプ運動のためによいコントローラーが得られることを確認した。