Parameter Optimization based on Quantum Genetic Algorithms for Fuzzy Logic Controller
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概要
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この論文では、ファジィ・ロジック・コントローラー（Fazzy Logic Controller: FLC）のロバスト性を量子ファジィ・モデルによって高める量子遺伝アルゴリズム（Quantum Genetic Algorithm: QGA）を提案し、知的でロバストなファジィ・コントロール・システムを設計する一般的な方法を説明する。QCAでは、FLCのメンバーシップ関数とルール・セットのパラメータを同時に決定する、広域的最適化のための直接的なランダム探索が可能である。QCAを検証するため、台車上の倒立振子のバランス問題を取り上げ、量子計算で得られた最適なFLCの性能を調べた。比較対象として、古典的な遺伝的アルゴリズム（GA）によるマンダミFLC（Mamdani FLC）を用い、入出力変数に対するメンバーシップ関数の数を５としてシミュレーションを行った。その結果、QCAは速度と最適値探索能力において、古典的GAを用いた場合に比し、優れた結果を示した。
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