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Finding fuzzy identification system parameters using a new dynamic migration period-based distributed genetic algorithm

CASTRO, MARCO ANTONIO and HERRERA, FRANCISCO (2010) Finding fuzzy identification system parameters using a new dynamic migration period-based distributed genetic algorithm. Dyna; Vol. 76, núm. 159 (2009); 77-83 DYNA; Vol. 76, núm. 159 (2009); 77-83 2346-2183 0012-7353 .

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URL oficial: http://revistas.unal.edu.co/index.php/dyna/article...

Resumen

This paper presents a distributed genetic algorithm with dynamic determination of the migration period. The algorithm is especially well suited for the on line estimation of a fuzzy identification system parameters, using heterogeneous clusters. The results of the optimization of a TSK (Takagi-Sugeno-Kang) system for the identification of a biotechnological (fermentative) process including the solution’s quality and speedup analysis are presented. Comparative results using static and dynamic migration periods on the genetic algorithm are also presented.

Tipo de documento:Artículo - Article
Información adicional:Derechos de autor reservados
Palabras clave:on-line identification, Takagi-Sugeno-Kang fuzzy model, distributed genetic algorithm, cluster.
Unidad administrativa:Revistas electrónicas UN > Dyna
Código ID:17420
Enviado por : Dirección Nacional de Bibliotecas STECNICO
Enviado el día :25 Junio 2014 09:59
Ultima modificación:19 Agosto 2014 03:30
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