آموزش و بهینه سازی انفیس با کمک الگوریتم های ga و pso - انجام پروژه متلب |پروژه متلب | انجام پروژه متلب برق | شبیه سازی با متلب

آموزش و بهینه سازی انفیس با کمک الگوریتم های ga و pso

آموزش و بهینه سازی انفیس با کمک الگوریتم های ga  و pso :انجام پروژه متلب

انجام پروژه متلب:بهینه سازی انفیس (فازی عصبی) با کمک الگوریتم های تکاملی pso  و  ga  بر روی مدل داده های موتور سنکرون همراه با دیتابیس

فازی عصبی:

انجام پروژه متلب:

یک سیستم استنتاج عصبی-فازی سازگار ( adaptive neuro-fuzzy inference system یا adaptive network-based fuzzy inference system که به صورت ANFISخلاصه شده است) نوعی شبکه عصبی مصنوعی است که براساس سیستم فازی تاکاگی-سوگنو (Takagi–Sugeno) می باشد. این شیوه در اوایل ۱۹۹۰ ایجاد شده است. از آنجایی که این سیستم، شبکه های عصبی و مفاهیم منطق فازی را یکی می کند، می‌تواند از امکانات هر دو آنها در یک قاب بهره برد.سیستم استنتاج (inference) آن مطابق با مجموعه قوانین فازی اگر-آنگاهاست که قابلیت یادگیری برای تقریب زدن توابع غیرخطی را دارد. از این رو، ANFIS به عنوان یک برآورد جهانی (universal estimator) مطرح شده است.

انجام پروژه متلب: الگوریتم‌های ژنتیک (Genetic algorithm)

تکنیک جستجو در علم رایانه برای یافتن راه‌حل تقریبی برای بهینه‌سازی مدل، ریاضی و مسائل جستجو است. الگوریتم ژنتیک نوع خاصی از الگوریتم‌های تکاملی است که از تکنیک‌های زیست‌شناسی فرگشتی مانند وراثت، جهش زیست‌شناسی و اصول انتخابی داروین برای یافتن فرمول بهینه جهت پیش‌بینی یا تطبیق الگواستفاده می‌شود. الگوریتم‌های ژنتیک اغلب گزینه خوبی برای تکنیک‌های پیش‌بینی بر مبنای رگرسیون هستند. در مدل‌سازی الگوریتم ژنتیک یک تکنیک برنامه‌نویسی است که از تکامل ژنتیکی به عنوان یک الگوی حل مسئله استفاده می‌کند. مسئله‌ای که باید حل شود دارای ورودی‌هایی می‌باشد که طی یک فرایند الگوبرداری شده از تکامل ژنتیکی به راه‌حلها تبدیل می‌شود سپس راه حلها به عنوان کاندیداها توسط تابع ارزیاب (Fitness Function) مورد ارزیابی قرار می‌گیرند و چنانچه شرط خروج مسئله فراهم شده باشد الگوریتم خاتمه می‌یابد. بطور کلی یک الگوریتم مبتنی بر تکرار است که اغلب بخش‌های آن به صورت فرایندهای تصادفی انتخاب می‌شوند که این الگوریتم‌ها از بخش‌های تابع برازش، نمایش، انتخاب وتغییر تشکیل می‌شوند.

روش بهینه‌سازی ازدحام ذرات (Particle swarm optimization)

یا به اختصار روش PSO، یک روش سراسری کمینه‌سازی است که با استفاده از آن می‌توان با مسائلی که جواب آن‌ها یک نقطه یا سطح در فضای n بعدی می‌باشد، برخورد نمود. در اینچنین فضایی، فرضیاتی مطرح می‌شود و یک سرعت ابتدایی به آن‌ها اختصاص داده می‌شود، همچنین کانال‌های ارتباطی بین ذرات درنظر گرفته می‌شود. سپس این ذرات در فضای پاسخ حرکت می‌کنند، و نتایج حاصله بر مبنای یک «ملاک شایستگی» پس از هر بازهٔ زمانی محاسبه می‌شود. با گذشت زمان، ذرات به سمت ذراتی که دارای ملاک شایستگی بالاتری هستند و در گروه ارتباطی یکسانی قرار دارند، شتاب می‌گیرند. علی‌رغم اینکه هر روش در محدوده‌ای از مسائل به خوبی کار می‌کند، این روش در حل مسائل بهینه‌سازی پیوسته موفقیت بسیاری از خود نشان داده است.

خروجی متلب:

خروجی الگوریتم ga  و انفیس:

خروجی الگوریتم pso  و انفیس: