%0 Journal Article
%T A novel optimal method of variable-universe fuzzy control based on Q-learning algorithms<br>基于Q学习算法的变论域模糊控制新算法
%A YU Tao
%A YU Wen-jun
%A LI Zhang-wen
%A <br>余涛
%A 于文俊
%A 李章文
%J 控制理论与应用
%D 2011
%I 
%X 变论域模糊控制器的控制函数被“复制”到后代中, 往往存在着“失真”现象, 这种现象的后果是造成算法本身的误差. 针对这一问题, 本文提出了一种基于Q学习算法的变论域模糊控制优化设计方法. 本算法在变论域模糊控制算法基础上提出了一种利用伸缩因子、等比因子相互协调来调整论域的构想, 且通过用Q学习算法来寻优参数使控制器性能指标最小, 使其在控制过程中能够降低“失真率”, 从而进一步提高控制器性能. 最后, 把算法运用于一个二阶系统与非最小相位系统, 实验表明, 该算法不但具有很好的鲁棒性及动态性能, 且与变论域模糊控制器比较起来, 其控制性能也更加提高.
%K variable-universe fuzzy control
%K Q-learning algorithms
%K contraction-expansion factor
%K geometric proportional factors<br>变论域模糊控制
%K Q学习算法
%K 伸缩因子
%K 等比因子
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=970898A57DFC021F93AB51667BAED7F7&aid=16FC016E5CDA646231693F7D29BA4DA0&yid=9377ED8094509821&vid=D3E34374A0D77D7F&iid=708DD6B15D2464E8&sid=E521CC33DC22B84E&eid=6F76CBC90E48A1BC&journal_id=1000-8152&journal_name=控制理论与应用&referenced_num=0&reference_num=11