Geneettisten algoritmien käyttö sumean säätimen

optimoinnissa.

Daniel Westman

Geneettinen algoritmi

Geneettinen algoritmi• Optimointimenetelmä joka

matkii evoluutiota.

• Johtaa lopulta parempiin parametreihin

Luonto• Selviytyminen perustuu

evoluutioon.

• Johtaa lopulta parempaan organismiin kun parhaimmat geenit jäävät eloon.

Geneettinen algoritmi

Geneettinen algoritmi• Kokoelma parametrejä• Yksittäinen parametri

Kromosomi

Geeni – Geeni – Geeni – Geeni

[1,5 4,2 10,0 6,7]

Luonto• Kromosomi• Geeni

Geneettinen algoritmi

• Luonnossa hyvyysfunktiona on selviytyminen

• GA:ssa hyvyysfunktio on käyttäjän määrittelemä

• Myös risteytys ja mutaatiot käyttäjän määriteltävissä

Sumea säädin

• Sumea logiikka

• Sääntöjä joita yhdistetään muihin sääntöihin

Sumea säädin

Sumea säädin + GA

• Sumean säätimen sääntörajat ovat potentiaalisia optimoinnin kohteita.

• Jopa kokonaiset säännöt voidaan tuottaa GA:lla

• Defuzzifikaatiomenetelmä geeninä

Sumea säädin + GA

Hyötyjä• Ei tarvitse tuntea koko prosessia• Sääntöjen hienosäätö• Sääntöjen karkeasäätö• Nopeus

Sumea säädin + GA

Pallo ja tanko epästabiiliusongelmaDepartment of Electrical Engineering, The Hong Kong Polytechnic University(1997)

• Testausalusta valmiina• Testattiin kolmea eri säädintä

– Kalman filtered controller(KFC)– Manual tuned fuzzy controller– GA optimized Fuzzy controller

• Tulos: GA:n avulla voitiin nopeuttaa suunnitteluprosessia ja lopputuloksen robustisuutta merkittävästi.

Sumea säädin + GA

Helikopterin ohjaus• Vaikea ongelma: epästabiili, monta vapausastetta,

monimutkaisia riippuvuuksia• Suuri määrä sumeita sääntöjä– Jaettiin ylös/alas, oikea/vasen, eteen/taakse, suunta– Ei edelleenkään tarpeeksi yksinkertainen vaikkakin

helpompi– GA avuksi

Sumea säädin + GA

Helikopterin ohjaus• Sääntörungot valmiina mutta parametrit täytyi

optimoida.• Optimoitiin vaiheittain eri toiminnoille, 12 eri

sääntökantaa• Tuloksena robusti sääntökanta joka pystyi

lentämään hyvin, tosin säätimen suunnitteluvirhettä se ei poistanut.

Sumea säädin + GA

Muovipuristuskone• Käytetty sumeaa säädintä pitämään

lämpötilat vakiona muovin homogeenisuuden takaamiseksi.

• GA:m avulla optimoitu sääntöparametrejä ja päädytty selkeään parannukseen vasteessa.

Sumea säädin + GA

• Seinää seuraava robotti• GA muodosti– Säännöt– Parametrit

• Sääntöjen kelpoisuus täytyy arvioida• Suuri määrä sääntöjä antoi sulavamman

liikkeen mutta ei nopeuttanut tomintaa.

Kiitos ja anteex

Lähdeluettelo• Per Eklundin luentomonisteet 15.1.2010 ja 29-30.1.2010 kurssilta Sumeat

Järjestelmät.• http://ieeexplore.ieee.org/xpl/freeabs_all.jsp?arnumber=333078• http://www.sciencedirect.com/science?_ob=ArticleURL&_udi=B6V05-3Y9GTN9-

2&_user=10&_coverDate=04%2F16%2F2000&_rdoc=1&_fmt=high&_orig=search&_origin=search&_sort=d&_docanchor=&view=c&_searchStrId=1502998674&_rerunOrigin=google&_acct=C000050221&_version=1&_urlVersion=0&_userid=10&md5=c04ee693dffeca2007869242c95317fe&searchtype=a

• http://www.worldscibooks.com/etextbook/2896/2896_chap01.pdf• http://www.iaeng.org/publication/IMECS2010/IMECS2010_pp1075-1080.pdf• http://www.gsi.dec.usc.es/mucientes/pubs/Mucientes07_asc.pdf