Optimisation des Contrôleurs Flous
avec Apprentissage par Renforcement et avec Optimisation par Colonies de Fourmis
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Le travail présenté dans ce livre contribue essentiellement à la résolution des problèmes de synthèse des contrôleurs flous. Les trois premiers chapitres du livre font un rappel sur la commande floue, l'apprentissage par renforcement et l'optimisation par colonie de fourmis. Le quatrième chapitre présente une méthode typique de conception des contrôleurs PID flous , et une démonstration mathématiquement que ces contrôleurs sont équivalents à des contrôleurs PID classiques. Cependant, ces contrôleurs combinent les avantages de la commande classique et la commande floue à savo...
Le travail présenté dans ce livre contribue essentiellement à la résolution des problèmes de synthèse des contrôleurs flous. Les trois premiers chapitres du livre font un rappel sur la commande floue, l'apprentissage par renforcement et l'optimisation par colonie de fourmis. Le quatrième chapitre présente une méthode typique de conception des contrôleurs PID flous , et une démonstration mathématiquement que ces contrôleurs sont équivalents à des contrôleurs PID classiques. Cependant, ces contrôleurs combinent les avantages de la commande classique et la commande floue à savoir la simplicité et l'interprétabilié de leur structure. Le cinquième et le sixième chapitres présentent deux méthodes pour la synthèse des contrôleurs flous. La première méthode est basée sur l'apprentissage par renforcement et la deuxième méthode est basée sur l'optimisation par colonies de fourmis. Ces méthodes sont utilisé pour l'optimisation des paramètres d'un contrôleur flou afin de minimiser itérativement une fonction de performance du système de commande. Pour chaque approche, une variété d'exemples de simulation est présentée pour montrer son efficacité.
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