Finding Fuzzy Identification System Parameters Using A New Dynamic Migration Period-Based Distributed Genetic Algorithm

• Marco Antonio Castro Liera ^[2] ; Francisco Herrera Fernández ^[1]
  1. [1] Universidad Central

     Universidad Central

     Hospital, Costa Rica

     
  2. [2] Departamento de Sistemas y Computación, Instituto Tecnológico de La Paz, Cuba. Tecnologías
• Localización: DYNA: revista de la Facultad de Minas. Universidad Nacional de Colombia. Sede Medellín, ISSN 0012-7353, Vol. 76, Nº. 159, 2009, págs. 77-83
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Determinando Los Parámetros De Un Sistema De Identificación Difusa Usando Un Nuevo Algorítmo Genético Distribuido Basado En Periodo Migratorio Dinámico
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• 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.