文档介绍：山东大学
硕士学位论文
基于改进强化学习算法的神经模糊控制器的设计与实现
姓名:孙艳
申请学位级别:硕士
专业:计算机软件与理论
指导教师:孟祥旭
20070405
山东大学硕士学位论文摘要模糊控制和神经网络技术是人工智能系统中两种重要的理论,虽然它们从属于两个截然不同的学科领域,其基础理论也相差较远,但是它们都能模拟人的智能彳亍为,从而解决不确定、非线性、复杂的自动化问题。神经网络与模糊推理的融合可以解决各自在信息处理与控制中存在的不足,并通过互补构造出功能更加完善、更加智能化的系统。神经模糊控制系统就是两个学科相互融合的产物,神经网络的并行处理能力和学习能力为智能控制领域注入了新的活力,同时也提出了新的问题。一方面,在引入了模糊量之后,节点需要进行精确数值计算和模糊计算的转化,使得神经元在输入量和输出量之间的传递函数变得更加复杂,对神经模糊控制系统的硬件实现提出了极大的挑战。针对这个问题,本文中提出了一种新型的单向线性响应辬窬#ü齍单元可将神经模糊网络中各层神经元的不同的传递函数进行转化,从而将神经模糊控制器中的神经元全部转变为同一种神经元,这样使神经模糊控制器的节点类型变得单一化,硬件实现变得相对简单。另一方面,在神经模糊控制中应该选用什么样的学习算法呢撤聪虼ú簅算法适用于各种多层神经网络的学习,但是在神经模糊控制系统中,由于隶属函数中往往存在一些尖点,导致算法中的微分运算无法进行,只能采用近似计算的方法;并且算法存在会使系统陷入局部极小值的问题。遗传算法是一种很好的全局优化算法,但是它对不同的问题需要使用相适应的变量编码方案,尤其在参数较多的情况下,对参数进行有效的编码变得极其复杂。为此,本文提出了一种基于线性搜索那炕八惴ǎ炕学习是一种无监督学习方法,而线性搜索算法是参数优化中常用的一类算法,其中的多种方法都是采用类似于遗传算法中跳跃式选点的方式,能够在一定程度上避免陷入局部极小值,并且算法简易可行,不需要遗传算法中那样复杂的编码和规则。我们将这二者结合起来,得到一种复合的模期神经网络学习算法。
撕八惴ǖ纳窬:刂破鞯慕峁萁辛硕山东大学硕士学位论文本文将前述单向线性响应神经元且突谙咝运阉算法的强化学习算法引入到神经模糊控制系统中,设计了一个用于非线性系统的自适应多层神经模糊控制系统,给出了用ピJ迪值母蒙窬F诳刂葡低的详细结构,介绍了基于线性搜索的强化学习算法在本系统中的应用方法。并通过将该神经模糊控制系统应用到倒立振子平衡控制系统中,验证了这种新的复合学习算法的可行性。我们将仿真实验得到的数据,与同等参数条件下应用方面的比较,结果表明,该算法的确能够在一定程度上避开局部极小点,并且在控制系统中具有比S行У难靶Ч关键词:模糊控制;神经模糊控制系统:线性搜索;强化学习
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基盘导师签名:期:塑竺:厶:瑾期:丝后茫原创性声明关于学位论文使用授权的声明原创性声明和关于论文使用授权的说明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名:本人完全了解山东大学有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅:本人授权山东大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。C苈畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯娑日
第滦论山东大学硕士学位论文研究背景优点,因而在控制领域得到了空前的应用⋯。随着计算机、材料、能源等现代科学技术的迅速发展和生产系统规模不断扩大,导致了控制对象、控制器、控制任务等更加复杂,逐渐形成了复杂的控制系统。与此同时,控制系统对自动化程度的要求也更加广泛,面对来自柔性控制系统⒅悄芑魅讼低研、数控系统⒓扑慊芍圃煜低颉癝等复杂系统的挑战,经典的与现代的控制理论和技术已不适应复杂系统的控制’模糊控制理论的出现为控制复杂系统提供了新的思路D:刂剖粲谥悄控制中的一种,是自动化技术中的一个非常活跃的领域。它以现代控制理论