Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
The limited capability of conventional controllers to control complicated, dynamical, systems has motivated research into so-called intelligent control systems. In this project, a genetic algorithm is used to tune a fuzzy logic controller by finding a set of controller coefficients that minimize the tracking error and control effort. The principle assumption in this application is that traditional analysis has not been performed in the design of the controller. The control system will learn how to control the nonlinear system by learning the system's characteristics in real time. The genetic algorithm has been applied in the optimization of various aspects of these intelligent controllers. Work in the area of GAs applied to fuzzy control is broadly split into two categories: tuning of the membership functions and elicitation of the rulebase in by varying the rulebase parameters. Most of this work has been performed offline. In our system, the tuning of the fuzzy logic controller takes place on line, while the system is operating.