Resumen

Para reducir el aumento de la deformación del suelo de carbón y la frecuencia de ajuste manual de los balancines, se propone un enfoque mejorado mediante la integración de un algoritmo genético mejorado y un método de control lógico difuso (GFLC). Se analiza el aumento de la deformación del suelo de carbón y se construye un modelo. A continuación, se construye el marco del enfoque propuesto. Además, se emplean los componentes del AG como la selección de la ruleta de la función tangente (Tan-RWS), el cruce uniforme y la mutación no uniforme para mejorar el rendimiento del GFLC. Por último, se realizan dos ejemplos de simulación y un ejemplo de aplicación industrial, y los resultados indican que el método propuesto es factible y eficiente.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurociencia Cognitiva
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Brain - pathophysiology Cognitive Neuroscience
• Palabras claves:ampliación del carbón, deformación del suelo del carbón, selección de la ruleta, algoritmo genético mejorado, frecuencia de ajuste manual, ejemplo de aplicación industrial, constituyentes del ga, frecuencia del balancín, rendimiento del gflc, control de lógica difusa
• Keywords:enlargement of coal, coal floor deformation, roulette wheel selection, improved genetic algorithm, manual adjustment frequency, industrial application example, constituents of ga, frequency of rocker, performance of gflc, fuzzy logic control