基于粒子群优化训练的模糊控制数学建模方法

摘要：

为了有效提高模糊控制系统的精度和计算效率，结合混合粒子群优化算法，进行模糊控制系统的数学建模。传统的模糊控制数学建模采用纳什均衡求解方法，难以收敛到状态空间的最优解，导致控制性能不好。提出一种基于粒子群优化训练的模糊控制数学建模方法，构建了模糊控制的总体结构模型，进行标准的粒子算法描述，在随机泛函的学习样本约束下，求得模糊控制参量的控制域任意Borel子集的全局最优解。采用位置矢量适应度更新方法进行粒子群优化训练，实现对模糊控制数学模型改进。仿真结果表明，该数学模型的收敛性较好，降低计算开销，提高了模糊控制精度。

关键词：粒子群、优化训练、模糊控制、数学建模

所属期刊栏目：32

分类号：TP273.+4(自动化技术及设备)

在线出版日期：2016-09-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：142-145