Anpassungsfähige IAS : Evolutionäre autonome optimale Fuzzy-Pfadfindung stra

Theorie und Praxis des IAS gehören derzeit zu den am intensivsten erforschten und vielversprechendsten Bereichen der Informatik und der Ingenieurwissenschaften, die in Zukunft sicherlich eine primäre Zielrolle spielen werden. Diese Theorien und Anwendungen stellen eine Quelle dar, die alle Bereiche verbindet, in denen intelligente Steuerung eine dominierende Rolle spielt. Kognition, Wahrnehmung, Handlung und Lernen sind wesentliche Bestandteile solcher Systeme, und ihr Einsatz tendiert in hohem Maße zu anspruchsvollen Anwendungen. In diesem Aufsatz haben wir eine Hardware-Implementierung des Navigationsansatzes eines autonomen mobilen Roboters in einer unbekannten Umgebung mit hybrider Intelligenz vorgestellt. In der Tat ist das Hauptmerkmal der ist die Verwendung der besten Weg der biologischen genetischen Prinzip kombiniert mit Netzwerken in der Aufgabe Fuzzy Reasoning und Inferenz Erfassung menschlichen Expertenwissen zu entscheiden, über die beste Ausweichrichtung bekommen eine große Sicherheit von Hindernissen Gefahr. Dieses System stellt die Wissensbasis unseres Ansatzes dar und ermöglicht es, die Situation der Ziellokalisierung bzw. der Hindernisvermeidung zu erkennen. Die Zielarbeit hat auch die grundlegenden Eigenschaften der Navigation einer autonomen mobilen Robotersimulation demonstriert.