改進的IPO算法在粗糙控制中的應用

孫愛玲，張春英，王志江

(華北理工大學 理學院，河北 唐山 063009)

改進的IPO算法在粗糙控制中的應用

孫愛玲，張春英，王志江

(華北理工大學 理學院，河北 唐山 063009)

決策區(qū)間概念格；更新度；區(qū)間關聯(lián)規(guī)則；區(qū)間參數(shù)優(yōu)化

為了提高粗糙控制中的控制精度及控制效率，采用決策區(qū)間概念格的理論提取控制規(guī)則?；趨^(qū)間參數(shù)α和β具有主觀性和無法預知性的特點，提出了改進的IPO算法，并借助該算法進一步優(yōu)化了粗糙控制規(guī)則挖掘模型。以鋼絲固溶處理過程為例，驗證了采用IPO算法優(yōu)化粗糙控制的優(yōu)秀控制品質。結果表明，提出的改進算法具有可行性和有效性。

粗糙控制是智能控制領域中一種新型的針對系統(tǒng)進行控制的方法[1]，該方法采用粗糙集原理從控制流程的數(shù)據(jù)中提取規(guī)則，并利用規(guī)則設計智能控制器。規(guī)則提取是智能控制中非常重要的一部分，其精度和置信度直接影響著控制的效率和準確度。

針對控制規(guī)則的挖掘算法，許多學者進行了研究，并取得了一定收獲。董威等[2]提出一種粗糙規(guī)則挖掘的算法，算法思想是采用粗糙集中的不確定性進行量度。黃加增[3]給出了基于決策形式背景的多屬性約簡與規(guī)則提取方法。粗糙控制已經(jīng)在工業(yè)領域中取得了一定的成果[4,5]，但應用始終存在一些限制，究其原因是控制精度較低、規(guī)則數(shù)量大以及效率低下等問題。區(qū)間概念格[6]可以解決滿足一定數(shù)量內涵的對象挖掘問題。區(qū)間參數(shù)的選取具有主觀性，在某種程度上會降低數(shù)據(jù)的精確度，因此，提出一種針對參數(shù)的優(yōu)化算法，進而在采用區(qū)間概念格理論提取規(guī)則的方法基礎上，進一步提高規(guī)則精度和效率顯得至關重要。……