利用遗传算法优化模糊控制器设计
遗传算法优化模糊控制规则
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⽬录：遗传算法优化模糊控制规则1、 系统辨识2、 模糊控制器3、 遗传算法4、 代码实现本⽂将系统且贯彻分析实现模糊智能控制算法，分别对⽐分析模糊控制（fuzzy），模糊PID控制(fuzzy_PID)，遗传优化模糊控制(GA_fuzzy_PID)三种控制器的性能指标。
采⽤阶跃信号作为输⼊信号，设计伺服跟踪控制系统，观察响应曲线的变化。
0.系统辨识采⽤理论建模的⽅式，状态⽅程难以确定，⽽且受控对象的结构不⼀定可知，这就很难建⽴受控对象的数学模型。
采⽤系统辨识的⽅法，从实测的输⼊和输出数据⽤数值分析的⽅法来构建数学模型。
系统辨识⾸先由经验法，确定系统的阶次。
根据控制系统中实测的输⼊输出数据, 采⽤最⼤信息准则, 确定模型中的未知参数量。
在采集的样本数据较少，采⽤输⼊的范围内进⾏插值取样的⽅法，⽣成更多观测样本数据。
将⽣成的可观测数据，加载⾄训练模型，可以修正模型的估计参数。
在实际⼯程中，由于受控对象的输出值可能受扰动信号影响，因此，从样本数据中随机分层抽样并添加⾼斯⽩噪声信号。
采⽤连续系统数学模型直接系统辨识，会存在参数求解不唯⼀的现象。
将对离散系统进⾏辨识，并通过离散模型连续化的⽅法，求解连续模型的函数。
采⽤的单输⼊单输出的离散线性系统如下：式中, 控制系统的输⼊ ，控制系统输出为 ，为系统模型阶次, 是待辨识的系统参数,系统噪声为 。
其中，当 时， 假设均为0。
将上述公式改写成矩阵运算的形式，如下。
采⽤最⼩⼆乘⽅法可以实现对未知参数 进⾏⽆偏估计。
在系统辨识前，应该合理的选择系统的阶次,故⽂中引⼊⾚池信息量准则(Akaike information criterion)。
该准则是衡量统计模型拟合优良性的⼀种标准，是建⽴在熵的概念基础上，可以权衡所估计模型的复杂度和模型拟合数据的优良性。
智能控制作业报告-基于遗传算法的模糊控制器最优设计
西安理工大学研究生课程论文/研究报告课程名称：智能控制任课教师：论文/研究报告题目：基于遗传算法的模糊控制器最优设计完成日期：2016 年8 月27 日学科：电力电子与电力传动学号：姓名：1. 基于遗传算法的模糊控制MATLAB 程序：clear all close all clc T=0.1;TM=200; time=zeros(1,TM);kp=0.2;ki=0.002;kd=20;tr=0;%定义初始种群参数N=10; M=3; varb=3;yout1=zeros(N,TM);yout=zeros(M,TM);fitness=zeros(1,N);%产生初始种群n=varb^2;n1=varb^2+varb*2;mfpara1=randint(N,n,[1,varb]); mfpara2=-1*rand(N,varb);为an ，bn ，cnmfpara3=rand(N,varb);为ap ，bp ，cpinit=[mfpara1,mfpara2,mfpara3];%离散化被控对象num=[1];den=conv(conv([1,0.1],[1,0.2]),[1, 0.7]); g=tf(num,den);yn=c2d(g,T, 'zoh' );[tt,ff]=tfdata(yn, 'v' );%开始循环p=1 while p<=M q=1while q<=N y=zeros(1,TM);u=zeros(1,TM); er=zeros(1,TM); %控制系统采样时间%控制系统运行次数%初始种群数目%遗传代数%语言值个数%每条染色体的长度%控制规则表%mfpara2(1),mfpara2(2),mfpara2(3)%mfpara3(1),mfpara3(2),mfpara3(3)%循环代数从 1 到 3%染色体数从 1 到10分别分别yr=zeros(1,TM);e1=0;e2=0;E1=0;y1=0;y2=0;y3=0;u1=0;u2=0;u3=0;e=zeros(1,TM);E=zeros(1,TM);for k=1:TM %运行系统yr(k)=1;y(k)=-ff(2)*y1-ff(3)*y2-ff(4)*y3+tt(2)*u1+tt(3)*u2+tt(4)*u3;y3=y2;y2=y1;y1=y(k);u3=u2;u2=u1;e(k)=yr(k)-y(k);er(k)=(e(k)-e1)/T;detae=fu_zzy(init(q,:),e(k),er(k),varb); 序E(k)=e(k)+detae; u(k)=kp*E(k)+ki*sum(E)+kd*(E(k)-E1);E1=E(k);u1=u(k);e2=e1;e1=e(k);endfor k=1:TMif abs(y(k)-1)<=0.1tr=k*T;break endendymax=0;for k=1:TMif ymax<y(k)ymax=y(k);endendfor k=1:TMera(k)=abs(e(k));end accer=sum(era); overshoot=(ymax-1)/1; tr overshoot accer%计算适配值，归一化if%上升时间tr%最大输出ymax%计算误差绝对值era%累积误差accer%超调量overshoot%调用模糊控制规则程0—100(tr>2)|(overshoot>1)|(accer> 50)fitness2=0; else tr1=tr*50;overshoot1=overshoot*100; accer1=accer*2; index=[tr1,abs(overshoot1),accer1];fitness1=(0.6*index(1)+1.2*index(2)+1.2*index(3))/3; fitness2=100-fitness1; endfitness(q)=fitness2; y;yout1(q,:)=y; q=q+1 endfitness [maxfit1,h]=max(fitness); maxfit(p)=maxfit1 yout(p,:)=yout1(h,:);init=gene_tic(init,fitness,p,N,varb,n,n1);的种群p=p+1 end for k=1:TMtime(k)=k*T; end plot(time,yout(1,:), 'r-' ,time,yout(2,:), 'g-' ,time,yout(3,:), 'b-' ) legend( ' 遗传第 1 代 ' , ' 遗传第 2 代' , ' 遗传第 3 代 ' ) grid onbest=max(maxfit) e1=1; y=[];e=[]; e1=0;y1=0;y2=0;y3=0; u1=0;u2=0;u3=0; for k=1:TM %运行系统yr(k)=1;y(k)=-ff(2)*y1-ff(3)*y2-ff(4)*y3+tt(2)*u1+tt(3)*u2+tt(4)*u3; y3=y2;y2=y1;y1=y(k); u3=u2;u2=u1; e(k)=yr(k)-y(k); er(k)=(e(k)-e1)/T;u(k)=kp*e(k)+ki*sum(e)+kd*(e(k)-e1); u1=u(k); e1=e(k);%一代种群运行完毕%每代的最大适配值存入 maxfit%每一代当适配值最大时，系统的阶跃响应输出%调用遗传算法优化，得到新%运行 3 代后结束endfigure(2)opt=find(maxfit==best);plot(time,y, '--' ,time,yout(opt(1), ':' ))legend( 'PID 控制器' , 'GA 优化的模糊PID 控制器' ) grid on各子函数MATLAB 程序：1) 模糊控制子程序fu_zzy .mfunction detae=fu_zzy(init,F,L,varb)if F<=-1 %将系统误差 e 设定在【-1 ， 1 】之间F=-1;elseif F>=1F=1;endif L<=-1 %将系统误差变化er 设定在【-1 ，1 】之间L=-1;elseif L>=1L=1;end%模糊控制规则an=init(10);bn=init(11);cn=init(12);ap=init(13);bp=init(14);cp=init(1 5);a=newfis( 'fuzzf' ; %建立隶属度函数a=addvar(a, 'input' , 'F' ,[-1,1]);a=addmf(a, 'input' ,1, 'NL' , 'zmf' ,[-1,an]);a=addmf(a, 'input' ,1, 'ZR' , 'trimf' ,[an,0,ap]);a=addmf(a, 'input' ,1, 'PL' , 'smf' ,[ap,1]);a=addvar(a, 'input' , 'L' ,[-1,1]);a=addmf(a, 'input' ,2, 'NL' , 'zmf' ,[-1,bn]);a=addmf(a, 'input' ,2, 'ZR' , 'trimf' ,[bn,0,bp]);a=addmf(a, 'input' ,2, 'PL' , 'smf' ,[bp,1]);a=addvar(a, 'output' , 'detae' ,[-1,1]);a=addmf(a, 'output' ,1, 'NL' , 'zmf' ,[-1,cn]);a=addmf(a, 'output' ,1, 'ZR' ,'trimf',[cn,0,cp ]);a=addmf(a, 'output' ,1, 'PL' , 'smf' ,[cp,1]);%建立控制规则表rulelist=[1 1 init(1) 1 1;1 2 init(2) 1 1;1 3 init(3) 1 1;2 1 init(4) 1 1;2 2 init(5) 1 1;23 init(6) 1 1;3 1 init(7) 1 1;3 2 init(8) 1 1;3 3 init(9) 1 1]; a=addrule(a,rulelist);a1=setfis(a, 'DefuzzMethod' , 'mom' );writefis(a1, 'fuzzf' );a2=readfis( 'fuzzf' );%模糊控制器输出detae=evalfis([F,L],a2);2) 遗传算法子程序gene_tic .m function init=gene_tic(init,fitness,k,N,varb,n,n1) fitness=fitness;N=N;varb=varb;init=init;%复制sumfit=sum(fitness); %sumfit 为每一代总的适应值zongfit(k)=sumfit; %保存每一代总的适应值到zongfitsumfit1(1)=fitness(1);for i=2:Nsumfit1(i)=sumfit1(i-1)+fitness(i);endlunpan=round(sumfit*rand(1,N));A=zeros(N,n1);for i=1:Nfor j=1:(N-1)if (lunpan(i)>=0)&(lunpan(i)<=sumfit1(1))A(i,:)=init(1,:);elseif (lunpan(i)>sumfit1(j))&(lunpan(i)<=sumfit1(j+1))A(i,:)=init(j+1,:);endendendinit=A;%交叉pc=0.6;Q=rand(1); place=round((n1-1)*rand(1)+1); match=randperm(N);B=zeros(N,n1);if Q<pcfor i=1:placeB(:,i)=init(:,i);%交叉概率选为0.7%产生交叉位%产生匹配对的随机endfor i=place:n1 for j=1:(N/2) B(match((j-1)*2+1),i)=init(match(j*2),i); B(match(j*2),i)=init(match((j-1)*2+1),i);end end end init=B; %变异 pm=0.01; d=round(N*n1*pm); if d==0 init=init; elseif d==1i=round(N*rand(1)+1); j=round(n1*rand(1)+1); if j<=n init(i,j)=round((varb-1)*rand(1)+1); 至 VN 中的一个 elseif j<=n+varb init(i,j)=-1*randint(1,1,[1,16])*1/16; 异为 -1 至 0 之间中的一个 elseif j<=n1 init(i,j)=randint(1,1,[1,16])*1/16; 异为 0 至 1 之间中的一个end elseif d>1 C=zeros(1,N*n1); x=randint(1,d,[1,N*n1]); C=reshape(init,[1,N*n1]); 阵C for i=1:d if C(x(i))<0 C(x(i))=-1*rand(1);赋值 elseif (C(x(i))>=0)&(C(x(i))<1) C(x(i))=rand(1); 间的小数赋值elseif C(x(i))>=1C(x(i))=randint(1,1,[1,varb]); varb )之间的整数赋值 end%变异概率选为 0.01%计算变异位个数%如果是前 n 位数，则变异为1%如果是 n+1 至 n+3 位数，则变%如果是 n+3 至 n2 位数，则变 %随机产生 d 个变异位置，存入 x 中 %将 N 行 n1 列的矩阵 init 转换为 1 行 N*n1 列的矩 %若变异位为负数，则随机选取（ -1 ，0 ）之间的小数 %若变异位为小于 1 的正数，则随机选取（ 0 ，1）之%若变异位大于等于 1，则随机选取（1，endinit=reshape(C,[N,n1]);%将变异后的 1 行N*n1 列的矩阵C，转换为N 行n1列的矩阵initendinit=init;2. 程序运行结果程序运行过程中遗传各代的每条染色体的阶跃响应性能指标如下表1,2,3 所示。
基于改进遗传算法的模糊pid控制器设计
基于改进遗传算法的模糊pid控制器设计
随着现代社会的发展，自动控制技术在各个领域的应用越来越广泛，
其中模糊PID控制器的应用也越来越普遍。
模糊PID控制器是一种基
于模糊控制理论的控制器，它具有良好的抗干扰能力和自适应性，可
以有效地提高系统的稳定性和性能。
然而，由于模糊PID控制器的参
数设置比较复杂，传统的参数设置方法往往无法得到最优的控制效果。
为了解决这一问题，研究人员提出了基于改进遗传算法的模糊PID控
制器设计方法。
该方法首先将模糊PID控制器的参数设置问题转化为
一个优化问题，然后利用改进的遗传算法对模糊PID控制器的参数进
行优化设置，以获得最优的控制效果。
改进的遗传算法是一种基于遗传算法的优化算法，它结合了遗传算法
和粒子群算法的优点，具有较强的搜索能力和收敛速度。
它可以有效
地搜索出最优的参数设置，从而提高模糊PID控制器的控制效果。
此外，基于改进遗传算法的模糊PID控制器设计方法还具有计算效率高、收敛速度快等优点，可以有效地提高模糊PID控制器的控制效果。
综上所述，基于改进遗传算法的模糊PID控制器设计方法具有良好的
搜索能力和收敛速度，可以有效地提高模糊PID控制器的控制效果，
为现代社会的自动控制技术的发展提供了有力的支持。
基于遗传算法的模糊内模PID控制器优化
模糊控制具有能够适用于复杂工况等特性,在各个领域得到了广泛的应用[1]。
一个模糊控制系统的控制效果,在一定程度上取决于规则表的建立和隶属度函数的选取,选取得好会使控制系统适应复杂的工业过程[2]。
传统选取规则表的方式,大多是根据工业知识、专家经验等,但因为经验的差异性使得规则表和隶属度函数的选取大相径庭,难以推广,并且过程繁琐。
因此,模糊控制领域学者关注的重点一般都在如何对模糊规则和隶属度函数进行优化上。
Karr C L和Gentry E J早在1993年就进行了隶属度函数问题方面的研究,其主要的成果是采用SGA(简单遗传算法)对论域中语言变量的模糊集进行重新设定,构成了自适应控制系统[3]。
Buckley J J认为可以优先确定隶属度函数的形状,如矩形、三角形等,然后对构成这些形状的参数进行寻优[4]。
此外,Thrift P则是在固定隶属度函数的前提下,对整个模糊规则库进行寻优[5]。
屈文忠和邱阳针对多变量模糊控制系统,提出采用遗传算法来设计模糊规则,这种方法不但适合非常复杂的控制系统,同时也能提高模糊控制器的鲁棒性[6]。
张景元通过对遗传算法的改进,使得模糊控制系统能够在一定程度上实现规则表的自适应,并且控制效果较理想[7]。
董海鹰等的研究则侧重于基于多种群的变论域方面,也实现了模糊规则的自整定[8]。
以上研究成果的不局限性是在优化过程中分别对隶属度函数和模糊控制规则进行单独处理,没有考虑到二者之间存在的内在联系,割裂后的二者只能代表模糊控制器的一部分,因此上述方法通常只是做到了局部最优。
与上述研究不同的是,Homaifar A和McCormick E首次同时考虑隶属度函数和规则表[9],但是却没有考虑到在进化进程中以及初始设置时可能出现的规则相互矛盾的问题,并且在整个整定过程中同时有可能出现某些值域没有被覆盖的现象,导致产生失控点。
笔者结合现有的研究成果,兼顾隶属度函数和规则表,提出了一种新的寻优算法。
遗传算法模糊控制
智能控制实验报告
基于遗传算法优化的舵机伺服系统模糊控制
一、液压舵机伺服系统模型的建立
某型飞机液压舵机伺服系统可以简单的视为由两级伺服放大器、小舵机（包括小舵机作动筒、电液伺服阀）、小舵机反馈传感器、小舵机反馈传感器解调器、液压作动筒、液压作动筒反馈传感器、液压作动筒反馈传感器解调器组成的两级闭环控制系统。
将系统误差ｅ和误差变化率ｅｃ及输出量ｕ的变化范围定义
为模糊集上的论域E，EC＝{-3，-2,-1,0,1,2,3}，U={-6，-5，-4，-3，-2，-1,0,1,2,3,4,5,6}。模糊子集均为{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}
。依据工程技术人员技术知识和实际操作经验，列出输出变量的模糊控制规则。
设置模糊控制器
四、仿真结果分析
仿真不出文献所给结果。但是基本学会如何使用模糊工具箱和遗传算法工具箱。对simulink有了进一步的学习。
2.遗传算法优化模糊控制器
模糊集合隶属度函数的形状对控制效果影响不大，而其对模糊论域的覆盖范围对性能的影响相对较大。合理划分模糊论域可以提高算法优化效率。由于隶属度函数形状具有对称性，只需对一侧进行编码。
在图示模糊划分条件下，隶属度函数由0、x1、x2、x3唯一确定。选取x1、x2、x3作为系统误差Ｅ的隶属度函数优化参数，进行8位二进制编码。同理EC、U的隶属度函数的参数分别为x4、x5、x6、x7、x8、x9。采用“串联二进制编码”法，将9个待优化参数连接在一起，表示一个个体的基因型。其中一个参数xi的
基于遗传算法的模糊控制器最优设计
基于遗传算法的模糊控制器最优设计摘要：模糊控制已经应用于各种工业控制过程，但是其控制规则和隶属度函数通常是通过试凑法得到的。
本文提出了一种基于遗传算法(GA)的隶属度函数和控制规则的最优设计。
遗传算法是基于自然选择和自然遗传机制的搜索算法。
因此易高效的实现多变量优化问题，如模糊控制器的设计。
仿真结果表明，该方法仅通过使用少量的模糊变量就可以设计出性能良好的模糊控制器。
关键词：模糊控制，遗传算法，最优设计1.前言自从1974年Mandani[1]提出第一个模糊逻辑控制器（FLC）以来，进行了许多模糊逻辑控制器应用的研究，如[2]和[3]。
FLC 的使用规则以“IF [条件] THEN [结果]”的语言形式来描述输入/输出关系。
隶属度函数可将语言值转换为精确的数字量。
人类语言建模的控制方法有许多优点，如简化计算，提高鲁棒性，不需要找到系统的传递函数，适用于非线性系统等。
人性化的控制是通过人来广泛实施的。
特别是，模糊控制在非线性、时变和系统传递函数不确定情况下，相对于经典控制或现代控制有更好的效果。
大多数的FLC设计是基于专家经验或知识。
然而,通常情况下是没有专家可利用的。
因此，通常是用试凑法来找到模糊控制规则和隶属度函数的。
为了提高效率，期望控制规则和隶属度函数得到最优设计。
第一个遗传算法（GA）是由Holland在1975年提出[4]。
许多研究扩展了遗传算法在搜索、优化和机器学习方面的应用[5]，[6]。
GA是全局和广泛鲁棒性的问题。
搜索程序依赖于自然机制的遗传学。
所有的自然物种可以通过GA的潜在力量去适应生存。
GA是将达尔文的为了消除不合格部分的适者生存策略和信息随机交换结合起来，用旧的解决方案中包含的知识,以惊人的力度和速度来影响搜索机制。
遗传算法采用的多个并发搜索点称为“染色体”，其过程通过三个遗传操作，复制、交叉和变异，产生新的搜索点称之为“后代”来进行下一次的迭代。
这样的操作确保以一个适当的方式来发现问题的最优解。
采用共生遗传算法的模糊控制器设计方法
采用共生遗传算法的模糊控制器设计方法随着模糊控制器在控制领域的广泛应用，克服控制系统存在的非线性、不确定的复杂现象是十分重要的。
共生遗传算法是一种用于解决模糊控制器中各种复杂问题的方法。
本文介绍了基于共生遗传算法的模糊控制设计方法的设计过程。
首先，在模糊控制系统的结构设计中采用基于共生遗传算法的模糊控制器。
本文提出的共生遗传算法采用编码逻辑、模糊规则库、适应度函数、局部搜索等几个重要步骤，根据模糊规则和适应度函数，解决模糊控制器设计问题。
此外，本文的方法可以被应用在复杂的非线性系统控制中，包括线性和非线性控制系统。
最后，实验结果表明，本文提出的方法有效地提高模糊控制器的性能，在实际应用中取得良好的效果。
随着控制技术的发展，模糊控制(Fuzzy Control)已经被广泛地应用于控制理论和工程实际中，有效地提供了一种把复杂的、非线性的控制系统一起控制的新方法。
但是，由于模糊系统具有复杂的结构，其设计过程复杂，受到很多因素的影响，因此很难通过模糊规则设计系统，且系统的最优性能很难确定。
在传统控制器设计领域，传统算法如梯度下降法、基于模式算法等已经被广泛应用，但这些算法大多依赖于传统的数学模型，而在复杂的非线性系统控制中，它们的表现不是最佳的，这种复杂的控制环境中，共生遗传算法(COGA)应运而生，作为搜索优化方法，COGA具有优势，它以自适应的方式去发现优秀的控制参数，而收敛到的结果通常更优，近几十年来，COGA作为一种求解模糊控制器设计问题的综合方法，在许多控制工程领域得到了广泛的应用，它具有灵活性、可拓展性、可靠性等优点，很好地解决模糊控制器设计问题。
在共生遗传算法的模糊控制器设计过程中，最重要的是对当前控制系统的编码，这是对整个控制系统基本结构进行全面分析和识别的重要环节。
在编码设计中，需要根据模糊控制系统的方程进行编码，并结合系统参数和调节参数，进行模糊控制器设计和参数设计。
编码完成之后，下一步就是控制规则库的设计，每个控制规则都是由”if-then”格式构成的，如”if-X is A,then Y is B”。
基于遗传算法的模糊控制器设计研究
基于遗传算法的模糊控制器设计研究随着科学技术的不断发展，人们对于机器智能的研究和应用也越来越广泛。
其中，模糊控制器作为机器智能中的一种常见方法，能够应用于很多领域，如工业生产、机械控制、自动化等。
然而，在实际应用中，如何设计一个优良、高效的模糊控制器也是一个值得研究的问题。
本文将介绍基于遗传算法的模糊控制器设计研究。
一、模糊控制器的原理模糊控制器是采用模糊数学的方法来处理控制问题。
其核心思想是将输入信号和输出信号用隶属度函数描述成难以精确量化的情况，然后通过模糊推理来获得输出。
模糊控制器由模糊化、知识库、推理引擎、解模糊化四个部分组成。
其中，知识库提供了关于输入信号和输出信号之间映射关系的模糊规则，推理引擎负责利用这些规则进行推理，最终通过解模糊化得到输出信号。
二、遗传算法的基本原理遗传算法是一种模拟进化的算法。
其基本思想是模拟生物进化的过程来寻找最优解。
遗传算法分为四个步骤：选择、交叉、变异、代替。
在每一代中，先通过适应度函数来对种群中的个体进行评估，然后选择适应度较高的个体带来下一代。
交叉操作将选择出的个体进行交叉配对来生成新的个体，变异操作则是为了避免陷入局部最优解。
最后，将新的个体代替原有种群中适应度较差的个体，形成新一代种群。
三、基于遗传算法的模糊控制器设计研究基于遗传算法的模糊控制器设计研究的基本思路是通过遗传算法来寻找最优的模糊规则库。
具体步骤包括：1.确定输入变量和输出变量首先需要确定模糊控制器中的输入变量和输出变量。
通常情况下，模糊控制器的输入变量是一些状态变量和控制变量，如温度、湿度、压力、流量等，输出变量则是通过对输入变量进行模糊化和推理得到的实际控制信号。
2.设计模糊规则库模糊规则库是模糊控制器的核心部分。
其根据实际问题的特点，可以采用人工设计或者自动设计两种方式。
在自动设计中，需要通过遗传算法来寻找最优的模糊规则库。
具体来说，可以将每个个体看作一个模糊规则库，适应度函数则是模糊控制器的性能指标，如误差、稳定性等。
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利用遗传算法优化模糊控制器设计
遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种基于生物进化的随机搜索算法。
它的优越性能使得它在很多领域得到了广泛应用，其中就包括了模糊控制领域。
模糊控制器（Fuzzy Controller）是一种被广泛应用的控制技术，它可以通过对输入变量进行模糊化，从而处理模糊信息，输出一个模糊的控制信号。
在本文中，我们将探讨如何利用遗传算法优化模糊控制器的设计。
一般来说，模糊控制器的设计通常分为三步：建立模糊规则库、确定隶属度函数和合成控制规则。
其中，建立模糊规则库是通过专家经验或者试错法来完成的。
确定隶属度函数则需要具有一定的控制经验和知识，这是一个非常困难的问题。
而合成控制规则则是通过将输入变量进行模糊化，然后经过“模糊推理”得到输出控制信号的过程。
遗传算法的优化思想是“自然选择”和“适者生存”。
通常情况下，遗传算法的过程包括以下几个步骤：
1. 初始化种群：将每个个体表示为一个染色体，并初始化种群中的每个个体。
2. 评价适应度：对每个个体进行适应度评估，以便于对它们进行选择。
3. 选择配对：在评估适应度的基础上，选择两个个体进行杂交。
4. 杂交和变异：用交叉和变异操作对两个个体进行操作，产生新的后代。
5. 替换：根据新生成的后代更新种群。
6. 终止条件：如果达到了预设的终止条件，则算法停止运行。
在遗传算法中，一个个体的适应度通常是通过目标函数来衡量的。
在模糊控制器中，目标函数通常是系统的性能。
例如，我们可以采用反馈误差的平方和（Sum
of Squared Error, SSE）来作为优化目标函数。
因此，我们可以将遗传算法应用于模糊控制器的优化问题中。
在利用遗传算法对模糊控制器进行优化时，我们通常需要确定以下几个问题：
1. 模糊规则库的个数和规则数：这往往是通过专家经验来确定的。
2. 隶属度函数的形状和个数：这往往是需要进行优化的。
3. 目标函数的选择：计算系统误差的平方和（SSE）或者最大误差（ME）都是常见的选择。
4. 优化方法的设定：通常是通过前期的试错分析来确定的。
遗传算法优化模糊控制器的步骤如下：
1. 首先，确定模糊控制器的输入、输出和规则数。
将每个个体表示成一个染色体，染色体中的基因编码表示了模糊控制器的各个参数。
2. 定义适应度函数，通常使用系统误差的平方和（SSE）或者最大误差（ME）来表示。
3. 选择优化算法：在遗传算法中，我们需要确定种群的大小、交叉率和变异率等几个参数。
4. 根据遗传算法的流程，进行染色体的交叉和变异操作，生成新的后代。
5. 计算每个后代染色体的适应度。
6. 选择后代染色体中适应度最高的个体，作为优化后的模糊控制器参数。
7. 如果达到了预设的终止条件，则算法停止运行；否则，继续重复步骤2-6，直至达到终止条件。
经过以上几个步骤，我们就可以利用遗传算法对模糊控制器的参数进行优化，从而提高系统的性能，使得系统更加稳定和精确。
总之，利用遗传算法优化模糊控制器，可以大幅度减少专家的主观性，提高控制性能，增加系统的稳定性和可靠性。
通过不断优化和调整模糊控制器的参数，我们可以实现精细化控制，从而提高产业和经济的效益。