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Fuzzy Logik pp 103–110Cite as

Anpassung Genetischer Algorithmen zum Erlernen und Optimieren von Fuzzy—Reglern

  • Conference paper

Part of the book series: Informatik aktuell ((INFORMAT))

Zusammenfassung

Obwohl das Prinzip der Fuzzy-Regelung sehr einleuchtend und einfach erscheint, ergeben sich häufig doch größere Schwierigkeiten bei dem Entwurf oder der Optimierung eines Fuzzy-Reglers. Die Angabe einer geeigneten Regelbasis und insbesondere die Spezifikation adäquater Fuzzy-Mengen stellt oft eine langwierige und schwierige Aufgabe dar. Um deren Lösung zu automatisieren, wurden zahlreiche Ansätze auf der Basis Neuronaler Netze vorgeschlagen (für einen Überblick s. z.B. [12]). In jüngster Zeit wird auch der Einsatz Genetischer Algorithmen in diesem Bereich diskutiert.

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© 1994 Springer-Verlag Berlin Heidelberg

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Kinzel, J., Klawonn, F., Kruse, R. (1994). Anpassung Genetischer Algorithmen zum Erlernen und Optimieren von Fuzzy—Reglern. In: Reusch, B. (eds) Fuzzy Logik. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-79386-8_13

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