【摘 要】
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本文充分阐述了可调整因子在模糊控制中能够改善了系统的动态性能，并根据传统的优化算法在选取控制因子时是从单个初始值迭代求取最优解的、很容易陷入局部最优解这一问题，提出
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本文充分阐述了可调整因子在模糊控制中能够改善了系统的动态性能，并根据传统的优化算法在选取控制因子时是从单个初始值迭代求取最优解的、很容易陷入局部最优解这一问题，提出了一种基于遗传算法的可调整因子的选取方法，这种方法覆盖面比较大，有利于全局择优。在搜索可调整因子上具有很大的特点和优点。 本文对遗传算法在选择可调整因子所具有的可行性、可行性和适应性在理论上做了充分的阐述；同时给出了遗传算法的流程设计；并且，结合MATLAB仿真工具中模糊推理系统工具箱的使用，针对所设定的控制对象，结合遗传算法所选取出的可调整因子、进行了仿真研究。通过仿真分析结果可知，这种可调整因子的选取方法，是一种比较好的方法。具有比较好的理论意义和现实意义。
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