【摘 要】
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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
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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
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