>
Fa   |   Ar   |   En
   تولید قواعد فازی احتمالی به‌کمک یادگیری تقویتی  
   
نویسنده محمدکریمی نعیمه ,درهمی ولی
منبع مهندسي برق دانشگاه تبريز - 1396 - دوره : 47 - شماره : 4 - صفحه:1669 -1676
چکیده    مهم‌ترین بخش در یک سیستم فازی پایگاه قواعد آن است. یکی از مشکلات موجود در تولید قواعد فازی با داده‌های آموزشی، وجود داده‌های ناسازگار است زیرا در این‌گونه داده‌ها چند خروجی برای وضعیت‌های یکسان وجود دارد. لذا تولید قواعد و تصمیم‌گیری برای انتخاب تالی مناسب برای هر قاعده با چالش همراه خواهد بود. روش‌های موجود از برآیند حالت‌های ناسازگار استفاده می‌کنند که باعث تولید خروجی با مقدار میانگین تالی‌های مربوطه می‌شود. به‌منظور بهبود این مشکل در این مقاله از مقداردهی اولیه به‌مقدار احتمال انتخاب عمل‌ها، در یادگیری تقویتی فازی مبتنی بر معماری عملگرنقاد استفاده می‌شود. با خوشه‌بندی داده آموزشی و استفاده از مدل سوگنوی مرتبه صفر با تعدادی عمل کاندید در هر قاعده، پارامترهای ماژول عملگر مقداردهی اولیه شده و درنهایت با معماری عملگرنقاد و سیگنال تقویتی، به‌صورت برخط تنظیم می‌شوند. با توجه به اینکه مشکل ناسازگاری در داده‌های مربوط به ناوبری ربات نسبت به موارد دیگر نمایان‌تر است، ایده ارائه‌شده در مسئله ناوبری ربات استفاده می‌شود. آزمایش‌ها در شبیه‌ساز webots برای ربات ایپاک انجام شده است. نتایج آزمایش‌ها حاکی از آن است که روش ارائه‌شده موجب کاهش زمان یادگیری، کاهش برخورد به موانع در مسئله ناوبری ربات با قواعد فازی کم‌تر است.
کلیدواژه کنترل‌گر فازی، تولید قواعد فازی، داده آموزشی ناسازگار، معماری عملگر-نقاد
آدرس دانشگاه یزد, دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر, ایران, دانشگاه یزد, دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر, ایران
پست الکترونیکی vderhami@yazd.ac.ir
 
   Generation of Probabilistic Fuzzy Rule by Reinforcement Learning  
   
Authors Mohammad Karimi N. ,Derhami V.
  
 
 

Copyright 2023
Islamic World Science Citation Center
All Rights Reserved