Гибридные алгоритмы муравьиной колонии для идентификации параметров нечетких систем

• Автор: Дудин, Павел Анатольевич
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2011
• Место защиты: Томск
• Количество страниц: 180 с. : ил.

Введение

Глава 1. Нечеткое моделирование и идентификация. Обзор проблемы исследования.

1.1 Нечеткое моделирование

1.2 Настройка параметров нечетких систем

1.3 Методы, основанные на производных.

1.3.1 Метод градиентного спуска.

1.3.2 Метод наименьших квадратов

1.4 Алгоритм дифференциальной эволюции

1.5 Алгоритмы муравьиной колонии

1.5.1 Концепция алгоритмов муравьиной колонии.

1.5.2 Алгоритмы муравьиной колонии применительно к задачам дискретной оптимизации

1.5.3 Алгоритм муравьиной колонии применительно к задачам непрерывной оптимизации.
1.5.4 Гибридные алгоритмы муравьиной колонии для настройки параметров нечетких систем
1.6 Пакеты программ нечеткого моделирования.
1.7 Постановка задачи.
Глава 2. Алгоритмическое обеспечение систем нечеткой идентификации
2.1 Алгоритмы инициализации параметров нечеткой системы.
2.1.1 Инициализация параметров функций принадлежности
нечеткой системы
2.1.2 Алгоритм инициализации функций принадлежности, основанный на экстремальных значениях таблицы наблюдений.
2.1.3 Инициализация параметров базы правил нечеткой системы
2.1.4 Применение модифицированного метода наименьших квадратов
для инициализации консеквентов правил
2.2 Алгоритмы муравьиной колонии для настройки параметров нечетких систем
2.2.1 Дискретный алгоритм муравьиной колонии.
2.2.2 Непрерывный алгоритм муравьиной колонии
2.2.3 Модифицированный непрерывный алгоритм муравьиной колонии
2.2.4 Прямой алгоритм муравьиной колонии.
2.3 Алгоритм дифференциальной эволюции для настройки параметров нечетких систем .
2.4 Алгоритм градиентного спуска с изменяющимся шагом
2.5 Гибридные алгоритмы настройки параметров нечетких систем
Выводы.
Глава 3. Программные средства нечеткой идентификации.
3.1 Выбор средства реализации
3.2 Программный комплекс идентификации параметров нечетких систем.
3.3 Взаимодействие непрерывного и дискретного алгоритмов муравьиной колонии с нечеткой системой.
3.4 Алгоритмы вычисления ошибок нечеткой системы.
3.5 Унифицированное представление данных нечеткой системы
Выводы.
Глава 4. исследование разработанных алгоритмов.
4.1 Описание тестовых наборов данных.
4.2 Исследование алгоритмов инициализации.
4.3 Исследование дискретного алгоритма муравьиной колонии
4.4 Исследование модифицированного непрерывного алгоритма муравьиной колонии
4.5 Исследование прямого алгоритма муравьиной колонии.
4.6 Исследование алгоритма дифференциальной эволюции
4.7 Исследование гибридных алгоритмов.
4.8 Сравнение модифицированного непрерывного алгоритма муравьиной колонии и немодифицированного непрерывного алгоритма муравьиной колонии
4.9 Сравнение разработанных алгоритмов с аналогами
Глава 5. Практическое применение разработанных алгоритмов и программного комплекса
5.1 Постановка задачи.
5.2 Комплекс нечетких аппроксиматоров.
5.3 Алгоритмическое обеспечение комплекса нечетких аппроксиматоров.
5.4 Исследование эффективности комплекса
Заключение
Список литературы


Личный вклад автора. Постановка задачи, а также подготовка материалов к печати велась совместно с научным руководителем. Все основные результаты диссертации получены лично автором. Автором самостоятельно разработан комплекс программ настройки нечетких систем. Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав и заключения. Объем работы составляет 0 страниц. Список литературы содержит наименования. В первой главе приводится обзор проблемы исследования. Производится постановка задачи диссертационной работы. В третьей главе рассматриваются вопросы проектирования и реализации программного комплекса настройки нечетких моделей на основе метаэвристичсских, основанных на производных и гибридных методов, описываются классы нечеткой системы и схема их взаимодействия. Приводится описание программной оптимизации вычисления ошибки вывода для непрерывного и дискретного алгоритмов муравьиной колонии. Описано предлагаемое унифицированное x представление нечеткой системы. В четвертой главе приводится описание исследуемых тестовых данных, результаты и анализ проведенных экспериментов инициализации нечетких систем и параметрической идентификации алгоритмами реализованными в работе. Даются рекомендации использования параметров разработанных алгоритмов параметрической идентификации нечетких систем. Приводится сравнение разработанных гибридных алгоритмов с алгоритмами, предложенными другими авторами. В пятой главе рассмотрено применение разработанных гибридных алгоритмов для назначения комплексов реабилитации пациентам с посттравматическими стрессовыми расстройствами, внедренное в Томском Научноисследовательском институте курортологии и физиотерапии ФМБА Российской Федерации. Диссертант выражает искреннюю благодарность за ценные указания и поддержку научному руководителю дру техн. Ходашинскому И. А., канд. Лавыгиной , выпускнику Майоровой М. ГЛАВА 1. НЕЧЕТКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ИДЕНТИФИКАЦИЯ. Математические модели, представленные в виде алгоритмов и программ, позволяют качественно и количественно анализировать свойства изучаемой системы, а моделирование стало основной методологией познания действительности, причем методологией, которая бурно развивается, охватывая все новые сферы от разработки технических систем и управления до анализа сложнейших экономических и социальных процессов 1. Традиционные подходы к математическому моделированию требуют от разработчиков достаточно глубоких математических знаний и навыков. Поэтому большинство математических моделей это результат работы математика, но не исследователя конкретной предметной области или проблемы. Однако даже если этот исследователь не в состоянии разработать математическую модель, он может описать изучаемую систему и ее поведение лингвистически. Остается решить вопрос, как преобразовать лингвистическое описание в математическое представление. Нечеткое моделирование эффективный подход к преобразованию лингвистических данных в математические формулы и алгоритмы. Нечеткая система описывает реальную систему в форме, легко понимаемой и интерпретируемой непрофессиональным математиком, такая модель может быть легко модифицирована. В системе нечеткого моделирования собственно знания или модель изучаемой системы отделены от средств манипулирования этими знаниями, что позволяет исследователям ускорить процесс разработки модели, сосредоточившись на вопросе что делать вместо вопроса как делать. Важно отметить, что собственно сами процедуры нечеткого моделирования многократно опробованы и проверены и превратились в стандартные методы 2. Описание предметной области может быть проведено посредством лингвистических переменных ЯП и правил естественного языка, содержащих качественную оценку ситуации. А, элемент терммножества лингвистической переменной из исследуемой предметной области. Нечеткая система выполняет отображение из входного пространства А 9 в выходное пространство В сг. Такая система является системой типа много входов много выходов. Структура нечеткой системы представлена на рисунке 1. Рис.