Zastosowanie algorytmu PSO do optymalizacji sposobu rozmywania w modelach TSK

Niniejszy artykuł przedstawia zastosowanie algorytmu Particle Swarm Optimization do identyfikacji sposobu rozmywania w modelach o strukturze TSK. Omówiona została identyfikacja modelu TSK przy wykorzystaniu regresji liniowej do otrzymania współczynników funkcji następnika, oraz różnych algorytmów ewolucyjnych do optymalizacji sposobu rozmywania modelu. Porównano rezultaty otrzymane przy pomocy klasycznego algorytmu genetycznego oraz algorytmu PSO. Przedstawiono przykład identyfikacji modelu siłownika pneumatycznego.

---

This paper presents identification of fuzzyfication part of TSK model using Particle Swarm Optimization algorithm. Estimation of conclusion parameters with LS method and fuzzyfication parameters with different evolutionary algorithms is described. Comparison between results received with classic genetic algorithm and PSO algorithm is given. As an example identification of pneumatic drive is presented.