Inverse problem solving based on IF-THEN rules and genetic algorithms

Abstract

У цій роботі запропоновано підхід до розв’язання оберненої задачі на основі опису взаємозв’язку між неспостережуваними та спостережуваними параметрами об’єкта за допомогою нечітких правил «ЯКЩО–ТО». Суть запропонованого підходу полягає у формулюванні та розв’язанні оптимізаційних задач, які, з одного боку, знаходять корені нечітких логічних рівнянь, що відповідають правилам «ЯКЩО–ТО», а з другого — настроюють нечітку модель за наявними експериментальними даними. Для розв’язання оптимізаційних задач запропоновано генетичні алгоритми.

This paper proposes an approach for inverse problem solving based on the description of the interconnection between unobserved and observed parameters of an object with the help of fuzzy IF-THEN rules. The essence of the approach proposed consists in formulating and solving the optimization problems, which, on the one hand, find the roots of fuzzy logical equations, corresponding to IF-THEN rules, and on the other hand, tune the fuzzy model on the readily available experimental data. The genetic algorithms are proposed for the optimization problems solving.