DNA-based Fuzzy-Neural Networks and it Applications in Mobile Robots (III)

[[abstract]]本提案書的目的是針對一模糊類神經網路，發展以DNA為基礎之演化演算法(evolution algorithm)來演化此模糊類神經網路內部的架構與參數，以適應複雜且動態的系統(環境)。傳統 上，常利用遺傳演算法(genetic algorithm)來調整網路內部的架構與參數以獲得最佳值。然而， 傳統的遺傳演算法有許多限制，例如傳統的遺傳演算法的性能(performance)和族群的大小 (population size)有非常密切的關係，與傳統的遺傳演算法在某些遺傳操作上不易使用於基因層 (gene level)等限制。因此，本計畫將提出一以DNA為基礎之相關演化技術、方法與架構以避開 傳統的遺傳演算法的限制。根據前兩年度研究計劃預定完成的研究項目，包括(1)利用一DNA 編碼方法，將模糊類神經網路內部的架構與參數藉由DNA染色體(DNA chromosome)來表示， 以構成一DNA為基礎之模糊類神經網路；(2)根據DNA遺傳操作完成一適當演化演算法以對該 DNA為基礎之模糊類神經網路內部架構與參數進行演化，其中網路內部架構與參數包括模糊 法則、隸屬函數等；(3)硬體實現DNA為基礎之演化概念於機器貓與機器鼠，藉由貓與鼠競爭 之演化來驗證所提DNA編碼方法與DNA演化演算法之可行性與效能；(4)利用DNA為基礎之模 糊類神經網路，探討非線性控制系統之控制器設計。本年度計劃將延續前兩年度研究計劃， 完成下列的研究內容：(1)我們將針對一非線性控制系統，提出一具有線上DNA演化參數之模 糊類神經控制器。(2)利用DNA為基礎之演化概念，設計一模糊類神經robot控制器。此外，我 們也將探討最佳DNA為基礎之模糊類神經網路與在非線性系統塑模之應用。