《计算智能》综合性实验报告-.docVIP

华北科技学院基础部综合性实验 实 验 报 告 课程名称 计算智能 实验学期 2013 至 2014 学年 第 2 学期 学生所在系部 基础部 年级 12 专业班级 计算B121 学生姓名 郭春元 学号 201209014115 任课教师 杨文光 实验成绩 《 计算智能 》课程综合性实验报告 开课实验室： 数学应用实验室 2014 年 7月 12 日 实验题目 自动倒车简易模糊差值控制 一、实验目的 1.了解一些算法，知道matlab的应用 2.上机实验操作，熟悉matlab的程序 二、设备与环境 Matlab软件。 实验内容及要求 内容：针对倒车问题的程序模仿实验。 第一步：简易模糊插值的控制方法： 对于双输入单输出系统而言，设输入量x，y的论域分别为X，Y，输出变量为z，论域为Z。基于模糊控制系统可以表示成为一个二元分片插值函数： 第二步：模型的建立 对输入变量y的实际物理论域[-10,10]划分为5个三角模糊集，对输入变量θ的实际物理论域[-pi,pi]划分为7个三角模糊集，对于输出变量（即控制量）η的实际物理论域[-pi/9,pi/9]划分为7个单点模糊集，具体隶属函数见下图： 这是输入变量y的隶属函数模糊集模型 这是输入变量θ的隶属函数模糊集模型的建立 这是控制量η的隶属函数的模糊集模型 有这三个隶属函数就可以对这个模型进行控制。 第三步：自动倒车仿真实验 在matlab软件编写程序不难实现倒车模型在各种倒车环境下仿真曲线，自动倒车的方程函数如下： 控制规则： 有matlab程序可以知道倒车图像： 不同的角度和初始变量的值对应的倒车图像不同。 第四步：根据仿真实验找到合适的初值： 在完成自动倒车的模型建立和规则数据集的提取工作后，根据以上图像的核心函数知道： 为了更好的实现仿真实验的拟合更好的位置纵坐标的y量化因子k（y）=0.4，输入量θ的量化因子k（θ）=2，控制量η的比例因子k（η）=20. 由上知道： 在倒车实验中，均采用相同的量化因子和比例因子，显示出各种参数具有很好的普遍性。 Matlab程序如下： clc clear all; N=5000; h=0.05; l=4; v=1; x(1)=0; y(1)=-10; z(1)=pi/2; a=readfis(Untitled2); for t=1:N if y(t)=10 y(t)=10; elseif y(t)=-10 y(t)=-10; end if z(t)=pi z(t)=pi; elseif z(t)=-pi z(t)=-pi; end x(t+1)=x(t)+h*v*cos(z(t)); y(t+1)=y(t)-v*h*sin(z(t)); et(t)=evalfis([y(t),z(t)],a); z(t+1)=z(t)+(v/l)*h*tan(et(t)); end plot(x,y) xlabel(x/m);ylabel(y/m); 总结： 这学期，杨文光老师的指导教学我们学习了《计算智能》这门课程，起初对这门课很是不理解。然而，杨老师严谨的教学方法让我们找到了学习的方向和动力，也知道了什么是计算智能。 计算智能（简称CI）并不是一个新的术语，早在1988年加拿大的一种刊物便以CI为名。这门课程讨论了神经网络、模式识别与智能之间的关系，并将留能分为一片关于计算留能和人工留能的区别文章，对于神经网络（ICNN）、模糊系统（FuZZ）和进化计算（ICEc）三个年度性议合为一体。 特别是“蚁群算法”很是重要它可以解决和多问题比如：TSP问题 等的求解，蚁群算法都发挥了很大的作用，还有“遗传算法”这些很有用的算法。在科学发展的旅程中扮演着重要的角色。 在这一学期的学习中，我深深地体会到了科学的强大，知识的无穷。我要学的还有很多啊 ！我要努力好好地去学习那些属于我的知识。 教 师 评 价 评定项目 A B C D 评定项目 A B C D 算法正确 界面美观，布局合理 程序