Entwurf von Fuzzy-Reglern mit Genetischen Algorithmen
Bei der Entwicklung intelligenter Systeme wird in Zukunft die Integration von Neuronalen Netzen, Fuzzy Logic und Genetischen Algorithmen zu hybriden Methodiken eine zentrale Rolle spielen. Im Rahmen des Soft Computing beschäftigt sich dieses Buch mit evol
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Frank Hoffmann
Entwurf von Fuzzy-Reglern mit Genetischen Algorithmen Mit einem Geleitwort von Prof. Dr. Lotfi A. Zadeh
~ Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH
Die Deutsche Bibliothek -
C1P-Einheitsaufnahme
Hoffmann, Frank: Entwurf von Fuzzy-Reglern mit Genetischen Algorithmen / Frank Hoffmann. Mit einem Geleitw. von Lotfi A. Zadeh. Wiesbaden : Dt. Univ.-Verl., 1997 (DUV: Informatik) Zug!.: Kiel, Univ., Diss., 1996
© Springer Fachmedien Wiesbaden 1997 Lektorat: Monika Mulhausen
Urspriinglich erschienen bei Deutscher Universitats-Verlag GmbH, Wiesbaden 1997. Das Werk einschlieGlich oller seiner Teile ist urheberrechtlich geschutzt. Jede Verwertung auGerhalb der eng en Grenzen des Urheberrechtsgesetzes ist ohne Zustimmung des Verlags unzulossig und strafbar. Das gilt insbesondere fur Vervielfoltigungen, Ubersetzungen, Mikroverfilmungen und die Einspeicherung und Verarbeitung in elektronischen Systemen.
Gedruckt auf chlororm gebleichtem und sourefreiem Papier
ISBN 978-3-8244-2079-7 ISBN 978-3-663-08469-3 (eBook) DOI 10.1007/978-3-663-08469-3
Geleitwort "Entwurf von Fuzzy-Reglern mit Genetischen Algorithmen" by Frank Hoffmann is the first treatise on a subject that is certain to grow in visibility and importance in the years ahead. The subject is that of so-called fuzzy-genetic systems - systems in which techniques drawn from fuzzy logic and genetic algorithms are used symbiotically to achieve higher levels of performance. Viewed in a more general setting, fuzzy-genetic systems fall within the province of soft computing - a concept of computing which began to crystallize during the past decade. Essentially, soft computing (SC) is an association of computing methodologies centering on fuzzy logic (FL), neurocomputing (NC), genetic computing (GC) and probabilistic computing (PC). Collectively, these methodologies provide a foundation for the conception, design and deployment of intelligent systems. The basic idea underlying soft computing ist that its constituent methodologies are, for the most part, complementary rather than competitive. The complementarity of the constituents of soft computing implies that their effectiveness may be enhanced by using them in combination rather than isolation. At this juncture, the most visible systems of this combined type are neuro-fuzzy systems. Less visible, but potentially of equal importance are fuzzy-genetic systems - the systems considered in Dr. Hoffmann's work. Each of the constituents of soft computing has a set of capabilities to offer. In the case of fuzzy logic, it is the machinery for dealing with imprecision, information granulation and computing with words. For this purpose, the principal tools provided by fuzzy logic center on the use of linguistic variables and the calculus of fuzzy if-then rules. In the case of genetic computing the principal tool is systematized random search. As shown in Dr. Hoffmann's work, this is a powerful tool that makes it possible to synthesize and optimize a broad class of fuzzy systems and, especially, fuzzy controllers. A word of
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