М.И. Зернов - д.в.н., профессор, кафедра вычислительной техники, филиал ФГБОУ ВО «НИУ «МЭИ» в г. Смоленске. E-mail: zmmioml@yandex.ru В.И. Сак-Саковский - д.в.н., профессор, кафедра вычислительной техники, филиал ФГБОУ ВО «НИУ «МЭИ» в г. Смоленске. E-mail: zmmioml@yandex.ru А.В. Сеньков - к.т.н., доцент, кафедра вычислительной техники, филиал ФГБОУ ВО «НИУ «МЭИ» в г. Смоленске. E-mail: a.v.senkov@mail.ru Д.С. Букачев - к.ф.-м.н., доцент, кафедра математики и информатики, ФГБОУ ВО «Смоленский государственный университет».

Предложен генетический алгоритм обучения системы нечеткого логического вывода для формирования целевой функции, основанный элементах генетических алгоритмов. Проведен сравнительный анализ работы алгоритма для моделей Мамдани и Сугэно 0-го порядка.

 

1. Перепелица В.А., Тебуева Ф.Б. Дискретная оптимизация и моделирование в условиях неопределенности данных. М.: Издательство «Академия естествознания». 2007. 151 с.
2. Борисов В.В., Круглов В.В., Федулов А.С. Нечеткие модели и сети. Изд. 2-е стереотип. М.: Горячая линия-Телеком. 2012. 284 с.
3. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. М.: Горячая линия-Телеком. 2006. 452 с.
4. Борисов В.В., Федулов А.С., Зернов М.М. Основы нечеткого логического вывода. Серия «Основы нечеткой математики». Книга 4. Учебное пособие для вузов. М.: Горячая линия-Телеком. 2014. 122 с.
5. Круглов В.В. Сравнение алгоритмов Мамдани и Сугэно в задаче аппроксимации функции // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2003. № 5. С. 34-38.