В данной статье представлены разработка и исследование метода генерации баз правил нечетких систем типа Мамдани с формированием оптимальных консеквентов на основе модифицированных муравьиных алгоритмов. Полученный метод позволяет эффективно генерировать базы правил с оптимальными консеквентами для НС типа Мамдани в следующих случаях: при недостаточном объеме исходной информации (в условиях высокой степени неопределенности информации); при достаточно большом количестве правил, для которых составление БП НС на основе знаний экспертов не всегда эффективно; при различном уровне квалификации экспертов. Для исследования эффективности предложенного метода в данной работе проведена разработка БП нечеткого регулятора типа Мамдани для САУ температурой реактора СПК.
Розроблено і досліджено метод генерації баз правил нечітких систем типу Мамдані з формуванням оптимальних консеквентів на основі модифікованих мурашиних алгоритмів. Отриманий метод дозволяє ефективно генерувати бази правил з оптимальними консеквентами для нечітких систем типу Мамдані в таких випадках: при недостатньому обсязі вхідної інформації (в умовах високого ступеня невизначеності інформації); при досить великій кількості правил, для яких складання бази правил нечіткої системи на основі знань експертів не завжди ефективно; при різному рівні кваліфікації експертів. Дослідження ефективності запропонованого методу проведено при розробці бази правил нечіткого регулятора типу Мамдані для системи автоматичного керування температурою реактора спеціалізованого піролізного комплексу, призначеного для переробки полімерних відходів. При цьому генерація консеквентів бази правил даного нечіткого регулятора проводилася при різних регульованих параметрах методу, таких як загальна кількість агентів і кількість елітних агентів в популяції. На основі аналізу результатів проведених експериментів визначено оптимальну конфігурацію популяції агентів методу, для якої оптимальний вектор консеквентів бази правил може бути знайдений при найменших обчислювальних і часових витратах. Також результати комп’ютерного моделювання перехідних процесів показали, що система автоматичного керування температурою з розробленої базою правил нечіткого регулятора на основі запропонованого авторами методу з оптимальною конфігурацією параметрів має істотно менше значення цільової функції і більш високі показники якості керування, ніж система з базою правил на основі знань експертів, що, в свою чергу, підтверджує високу ефективність даного методу.
This article is dedicated to the development and study of the method of generation of fuzzy systems rule bases of Mamdani-type with the formation of optimal consequents based on modified ant colony optimization algorithms. The obtained method makes it possible to effectively generate the rule bases with the optimal consequents for the Mamdani-type fuzzy systems in the following cases: at insufficient amount of initial information (under conditions of a high degree of information uncertainty); at a sufficiently large number of rules for which the development of a rule base based on the knowledge of experts is not always effective; at different levels of experts qualification. The study of the effectiveness of the proposed method in this work is carried out at the development of the rule base of the Mamdani-type fuzzy controller for the automatic control system of the reactor temperature of the specialized pyrolysis complex, that is intended for utilization of polymer waste. At the same time, the generation of the consequents of the rule base of this fuzzy controller was carried out with various adjustable parameters of the method, such as the total number of agents and the number of elite agents in the population. Based on the analysis of the results of the experiments, the optimal configuration of the population of agents of the method was determined, for which the optimal vector of the consequents of the rule base can be found at the lowest computational and time costs. Also, the results of computer simulations of transients showed that the automatic temperature control system with the developed fuzzy controller rule base based on the proposed by the authors method with the optimal configuration of parameters has a significantly lower value of the objective function and higher control quality parameters than the system with the rule base on the basis of experts knowledge, which, in turn, confirms the high efficiency of this method.
