Optimisation D’un Contrôleur Flou Par Les Algorithmes Génétiques.
Résumé: Afin de régler dynamiquement les paramètres d'un système, nous utilisons un contrôleur flou. Ce principe de régulation, basé sur des concepts relativement simples, permet de faire intervenir dans le contrôleur des connaissances acquises par un expert humain. L'intérêt principal de cette méthode est qu'elle ne nécessite pas de connaître le fonctionnement du système, mais simplement la façon de le commander. Les connaissances sont exploitées sous une forme linguistique par l'intermédiaire de règles comme « SI ‘condition’ ALORS ‘action’». Une méthode de raisonnement (inférence) utilise ces règles pour définir les commandes qui sont envoyées au système. Lorsque les règles de commande ne sont pas connues précisément, la conception du contrôleur flou peut être assimilée à un problème d'optimisation : comment choisir les paramètres du contrôleur afin d'assurer un fonctionnement optimal selon certains critères? De nombreuses techniques d'optimisation ont été décrites dans la littérature (méthodes linéaires, programmation dynamique,…) qui ont trouvé des applications dans la plupart des domaines scientifiques. Dans notre mémoire nous avons choisi d'utiliser les algorithmes génétiques afin d'optimiser les facteurs d’échelle du contrôleur flou
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