ОПТИМИЗИРАНЕ НА ПАРАМЕТРИ С ГЕНЕТИЧНИ РАЗМИТИ СИСТЕМИ

Abstract

Генетичните размити системи са хибридни системи от изкуствения интелект, създавани за комбиниране на предимствата на размитите системи и генетичните алгоритми. Степента на гъвкавост, която генетичните алгоритми притежават, ги прави подходящи при оптимизирането на размити системи и разработване на системи за взимане на решения, свързани с диагностика, наблюдение и управление. В тази статия накратко е проследено изменението на концепцията за математически моделиране, както и на основните идеи на изкуствения интелект. Предложени са справки за публикационната активност и цитируемостта в тези направления, като са използвани данните от базата Web of Science. Предсатвени са основните видове размити системи, както и концепцията за генетична размита система. Успешното взаимодействие на генетичните алгоритми със съществуващи симулации и модели е реализирано върху предварително създадената размита система, базирана на правила, и това е системата FSSAM. Показан е част от изходния сорс код и са представени някои резултати от прилагането на размитата генетична система при оптимизиране на параметри.