Resumen

Este documento investiga el uso de algoritmos genéticos (GA) en el diseño e implementación de controladores lógicos difusos (FLC) para incubar huevos. ¿Cuál es la mejor manera de determinar la función de membresía? es la primera pregunta que se aborda. Por lo tanto, es importante seleccionar las funciones de membresía precisas, pero estos métodos tienen una debilidad común en la que los FLC convencionales utilizan funciones de membresía generadas por operadores humanos. El proceso de selección de la función de membresía se realiza con ensayo y error, y se ejecuta paso a paso, lo que lleva mucho tiempo en resolver el problema. Este documento desarrolla un sistema que puede ayudar a los usuarios a determinar la función de membresía de FLC utilizando la optimización de GA para el procesamiento más rápido en la resolución de los problemas. La recopilación de datos se basa en los resultados de la simulación, y los resultados se refieren a la especificación de la respuesta transitoria que es el sobrepaso máximo. A partir de los resultados presentados, obtendremos un resultado mejor y

• Materias:Axiomas de separación Modelos borrosos
• Subjects:Separation axioms Fuzzy models
• Palabras claves:Algoritmos genéticos; Controladores de lógica difusa; Función de membresía; Incubación de huevos; Optimización; Respuesta transitoria
• Keywords:Genetic algorithms; Fuzzy logic controllers; Membership function; Incubating egg; Optimization; Transient response