A funcionalidade de pesquisa está em construção.
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Reliability Optimization Design Using Hybrid NN-GA with Fuzzy Logic Controller Projeto de otimização de confiabilidade usando NN-GA híbrido com controlador lógico difuso

ChangYoon LEE, Mitsuo GEN, Yasuhiro TSUJIMURA

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Resumo:

Neste estudo, um algoritmo genético híbrido/rede neural com controlador lógico fuzzy (NN-flcGA) é proposto para encontrar o ótimo global de problemas de atribuição de confiabilidade/alocação redundante que devem ser determinados simultaneamente em dois tipos diferentes de variáveis ​​de decisão. Vários pesquisadores obtiveram resultados aceitáveis ​​e satisfatórios usando algoritmos genéticos para problemas de atribuição de confiabilidade ideal/alocação redundante durante a última década. Para problemas de grande porte, entretanto, os algoritmos genéticos precisam enumerar inúmeras soluções viáveis ​​devido ao amplo espaço de busca contínua. Recentemente, um AG hibridizado combinado com uma técnica de rede neural (NN-hGA) foi proposto para superar esse tipo de dificuldade. Infelizmente, requer um alto custo computacional, embora o NN-hGA leve a um ótimo global mais robusto e estável, independentemente das várias condições iniciais dos problemas. A eficácia e eficiência do NN-flcGA são demonstradas comparando seus resultados com os de outros métodos tradicionais em experimentos numéricos. As características essenciais do NN-flcGA são: 1) sua combinação com uma técnica de rede neural (NN) para criar valores iniciais para o GA, 2) sua aplicação do conceito de um controlador lógico fuzzy ao ajustar dinamicamente os parâmetros do GA de estratégia, e 3 ) a sua incorporação do método de busca simplex revisado permite não só melhorar a qualidade das soluções, mas também reduzir custos computacionais.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E85-A No.2 pp.432-446
Data de publicação
2002/02/01
Publicitada
ISSN online
DOI
Tipo de Manuscrito
PAPER
Categoria
Análise Numérica e Otimização

autores

Palavra-chave