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Optimization design of fuzzy controller based on improved genetic algorithm

机译：基于改进遗传算法的模糊控制器优化设计

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A systemic research about the basic theory and implement technique of the simple genetic algorithm is made in this paper. An index which scales the population diversity is defined, and this index is imported into the genetic operator. For the selection process, it can be more excellent individual and increase the population diversity. In addition, this paper also uses population diversity index to instruct the crossover probability and mutation probability. Finally, the proposed method is applied to a typical room temperature control problem and the result shows that fuzzy controller has better performance than controller based on traditional genetic algorithm and PID controller.
机译：本文对简单遗传算法的基本理论和实现技术进行了系统的研究。定义了衡量种群多样性的指标，并将该指标导入遗传算子。在选拔过程中，可以选拔更优秀的个体并增加种群多样性。另外，本文还使用种群多样性指数来指示交叉概率和突变概率。最后，将该方法应用于典型的室温控制问题，结果表明模糊控制器的性能优于基于传统遗传算法和PID控制器的控制器。

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