Tuning of composite fuzzy logic guidance law using genetic algorithms

Other Title(s)

تنغيم طريقة توجيه مزيج المنطق الغامض باستخدام الخوارزميات الجينية

Joint Authors

al-Ubaydi, Sadi A.
al-Takriti, Mundhir N.
al-Ghazi, Ammar Gh.

Source

Engineering and Technology Journal

Issue

Vol. 30, Issue 13 (31 Dec. 2012), pp.2341-2356, 16 p.

Publisher

University of Technology

Publication Date

2012-12-31

Country of Publication

Iraq

No. of Pages

16

Main Subjects

Engineering & Technology Sciences (Multidisciplinary)

Topics

Abstract AR

يتناول هذا البحث تطبيق المنطق الغامض لتطوير طرق التوجيه للصواريخ الموجهة ذاتيا و الخروج بطريقة توجيه مزيج المنطق الغامض (CFG).

إن الهدف من طريقة التوجيه المقترحة هو مزج الخصائص المطلوبة لطريقتي التوجيه الملاحة التناسبية (PIN) و الملاحة التناسبية الموسعة (APN) للتحسن من ملاقاة الأهداف ذات المناورة العالية من دون وصول الصاروخ إلى حد الإشباع. لقد أصبح واضحا من هذا البحث أيضا, بأنه من الممكن تنغيم المسيطر الغامض لطريقة توجيه مزيج المنطق الغامض للتحسين من خصائصها.

إن الخوارزميات الجينية (Genetic Algorithms GAs) المستوحاة من البناء الجيني للإنسان هي واحدة من الخوارزميات التي من الممكن أن تستخدم لتنغيم قيم المسيطرات الغامضة بسبب نتائجها الموعودة بمجال التحسين. يقدم هذا البحث تكامل الخوارزميات الجينية مع المنطق الغامض بالتأكيد الأساسي على تنغيم قيم الدوال العضوية للمسيطر المنطقي الغامض لطريقة مزيج المنطق الغامض باستخدام الخوارزميات الجينية للتحسين من خصائصها. إن المحاكاة قد أنجزت باستخدام لغة البرمجة (Borland C++ version 5.02) بالإضافة إلى لغة البرمجة (Matlab version 7.6.0324) التي استخدمت لغرض رسم نتائج المحاكاة.

Abstract EN

The application of Fuzzy Logic (FL) for the deve lopment of guidance laws for homing missile is presented.

Fuzzy logic has been used to develop a Composite Fuzzy Guidance (CFG) law.

The objec tive of this proposed guidance law is to c ombine desirable features of PN and APN homing guidance laws to enhanc e the interc eption of targets performing uncertain maneuvers without reaching the missile to saturation limit.

During this work, it be came apparent that the fuzzy c ontroller of the CFG law can be furthe r tuned to enhance its performanc e.

Genetic Algorithms (GAs) which are inspired by natural genetic s are one of the algorithms that can be used to tune the parameters of fuzzy controllers due to the promising results that they introduce d in the field of optimization.

This paper introduces the integration of GAs and FL with a main emphasis on tuning the membership func tion parameters of fuzzy logic controller of the proposed CFG law using Ge netic Algorithms (GAs) with the view to improve its performance .

The simulation has bee n performed using Borland C++ programming language (version 5.02) along with the Matlab programming package (version 7.0) that has been used for plotting the results of simulations.

American Psychological Association (APA)

al-Ubaydi, Sadi A.& al-Takriti, Mundhir N.& al-Ghazi, Ammar Gh.. 2012. Tuning of composite fuzzy logic guidance law using genetic algorithms. Engineering and Technology Journal،Vol. 30, no. 13, pp.2341-2356.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-320918

Modern Language Association (MLA)

al-Ubaydi, Sadi A.…[et al.]. Tuning of composite fuzzy logic guidance law using genetic algorithms. Engineering and Technology Journal Vol. 30, no. 13 (2012), pp.2341-2356.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-320918

American Medical Association (AMA)

al-Ubaydi, Sadi A.& al-Takriti, Mundhir N.& al-Ghazi, Ammar Gh.. Tuning of composite fuzzy logic guidance law using genetic algorithms. Engineering and Technology Journal. 2012. Vol. 30, no. 13, pp.2341-2356.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-320918

Data Type

Journal Articles

Language

English

Notes

Includes bibliographical references : p. 2356

Record ID

BIM-320918