TUNING OF A FUZZY DEFAULT SYSTEM BY GENETIC ALGORITHM

L. Gacôgne

IBP-Laforia 1995/21: Rapport de Recherche Laforia / Laforia research reports
10 pages - Janvier/January 1996 - Document en anglais.

PostScript : Ko /Kb

Titre / Title: TUNING OF A FUZZY DEFAULT SYSTEM BY GENETIC ALGORITHM

Résumé : Nous définissons des systèmes de déduction floues où les règles sont classées par des ordres de priorité. D'autre part, nous présentons une nouvelle méthode pour un algorithme génétique grâce à l'évolution de la population des opérateurs eux-mêmes. Ayant déjà testé cette méthode pour la découverte de jeux de règles floues, nous l'appliquons ici, pour obtenir des jeux de règles floues avec priorités en nombre variable, et aussi un nombre fixe de prédicats changeants. Les expériences sont basées sur la simulation de véhicules autonomes

Abstract : We define a system of fuzzy inference where rules have an order of priority. On the other hand, we give a new way to implement genetic algorithms thanks to an evolution of the population of operators. We already tested this way to find sets of fuzzy rules, now it is applied here to find sets of fuzzy rules with orders of priority and a fixed number of moving predicates. Our experiment is based on the simulation of autonomous vehicle.

Publications internes Laforia 1995 / Laforia research reports 1995