MATLAB优化算法案例分析与应用-配书代码

%模糊逼近
clc % 清屏
clear all; % 删除workplace变量
close all; % 关掉显示图形窗口

L1=-3;L2=3; % U范围
L=L2-L1; % 模糊集变化范围长度

h=0.2;  % 逼近精度
N=L/h+1; %模糊集的个数
T=0.01; %步长

x=L1:T:L2; % 模糊集变化范围
for i=1:N
    e（i）=L1+L/（N-1）*（i-1）; % 模糊集的边界值
end

c=0;d=0; %初始值
for j=1:N
   % 隶属度函数
   if j==1
		u=trimf（x[e（1）e（1）e（2）]）;    %The first MF
   elseif j==N
		u=trimf（x[e（N-1）e（N）e（N）]）;  %The last MF
   else
	    u=trimf（x[e（j-1）e（j）e（j+1）]）; 
   end
   hold on;
   plot（xu‘r‘‘LineWidth‘2）;
   c=c+sin（e（j））*u;  % 分子
   d=d+u;   % 分母
end
xlabel（‘x‘）;ylabel（‘隶属函数模糊集‘）;

for k=1:L/T+1
    f（k）=c（k）/d（k）; % 模糊系统
end
    
y=sin（x）;
figure（2）;
plot（xf‘r‘xy‘k‘）;
xlabel（‘x‘）;ylabel（‘模糊逼近‘）;
grid on%网格化
title（‘模糊逼近‘）

figure（3）;
plot（xf-y‘k‘‘LineWidth‘2）; 
grid on%网格化
xlabel（‘x‘）;ylabel（‘模糊逼近误差‘）;
title（‘模糊逼近误差‘）