【摘 要】
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模糊控制器是一种仿人智能控制器，它模拟人类思维，采用人类语言信息，所以模糊控制器容易理解、设计简单、维护也方便。模糊控制器基于包含模糊信息的控制规则，所构成的控制系统比常规控制系统稳定性好，鲁棒性高。在改善系统特性时，模糊控制系统不必像常规控制系统那样只能调节参数，还可以通过改变控制规则、隶属函数、推理方法以及决策方法来修正系统特性。遗传算法是一种自适应、启发式、群体型、概率性、迭代式全局收敛算法
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模糊控制器是一种仿人智能控制器，它模拟人类思维，采用人类语言信息，所以模糊控制器容易理解、设计简单、维护也方便。模糊控制器基于包含模糊信息的控制规则，所构成的控制系统比常规控制系统稳定性好，鲁棒性高。在改善系统特性时，模糊控制系统不必像常规控制系统那样只能调节参数，还可以通过改变控制规则、隶属函数、推理方法以及决策方法来修正系统特性。遗传算法是一种自适应、启发式、群体型、概率性、迭代式全局收敛算法，利用遗传算法的良好的搜索特性来优化模糊控制器，可以取得很好的控制效果。本文在此基础之上，本文采用遗传算法来优化隶属函数和控制规则。优化前后的仿真结果表明，基于遗传算法优化的模糊控制器可得到较好的控制效果。
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