基于遗传算法的模糊控制器最优设计摘要：模糊控制已经应用于各种工业控制过程，但是其控制规则和隶属度函数通常是通过试凑法得到的。本文提出了一种基于遗传算法（GA）的隶属度函数和控制规则的最优设计。遗传算法是基于自然选择和自然遗传机制的搜索算法。因此易高效的实现多变量优化问题，如模糊控制器的设计。仿真结果表明，该方法仅通过使用少量的模糊变量就可以设计出性能良好的模糊控制器。关键词：模糊控制，遗传算法，最优设计1.前言自从1974年Mandanil提出第一个模糊逻辑控制器（FLC）以来，进行了许多模糊逻辑控制器应用的研究，如2和3。FLC的使用规则以“if条件then结果”的语言形式来描述输入/输出关系。隶属度函数可将语言值转换为精确的数字量。人类语言建模的控制方法有许多优点，如简化计算，提高鲁棒性，不需要找到系统的传递函数，适用于非线性系统等。人性化的控制是通过人来广泛实施的。特别是，模糊控制在非线性、时变和系统传递函数不确定情况下，相对于经典控制或现代控制有更好的效果。大多数的FLC设计是基于专家经验或知识。然而,通常情况下是没有专家可利用的
