Publicado

2009-07-01

FINDING FUZZY IDENTIFICATION SYSTEM PARAMETERS USING A NEW DYNAMIC MIGRATION PERIOD-BASED DISTRIBUTED GENETIC ALGORITHM

Palabras clave:

on-line identification, Takagi-Sugeno-Kang fuzzy model, distributed genetic algorithm, cluster. (es)

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Autores/as

  • MARCO ANTONIO CASTRO Departamento de Sistemas y Computación, Instituto Tecnológico de La Paz, Cuba
  • FRANCISCO HERRERA Departamento de Automática y Sistemas Computacionales, Universidad Central “Martha Abreu” de Las Villas, Cuba
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.

Cómo citar

[1]
“FINDING FUZZY IDENTIFICATION SYSTEM PARAMETERS USING A NEW DYNAMIC MIGRATION PERIOD-BASED DISTRIBUTED GENETIC ALGORITHM”, DYNA, vol. 76, no. 159, pp. 77–83, Jul. 2009, Accessed: Aug. 25, 2026. [Online]. Available: https://revistas.unal.edu.co/index.php/dyna/article/view/13043

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Derechos de autor 2009 DYNA

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