비선형 시스템의 성공적인 퍼지 모델을 구성하기 위한 최적의 퍼지 추론 시스템의 동정은 중요하고도 어려운 문제이다. 전통적으로 유전 알고리즘은 어느 정도의 전역 최적해를 찾을 수 있기 때문에 퍼지 모델의 구조와 파라미터를 동정하는데 사용되어 왔다. 그러나, 유전 알고리즘은 개체군 진화 시 우수한 개체의 출현은 지역수렴의 원인이 된다. 따라서, 본 논문에서는 바이러스 메시 유전알고리즘을 이용한 효과적인 퍼지 모델링 방법을 제안한다. 제안된 방법은 지역 정보가 개체군 내에서 교환됨으로써 지역 수렴의 대인아 될 수 있을 뿐 아니라, 가변길이 스트링을 사용함으로써 좀더 효과적이고 적응적인 구조를 가질 수 있다. 또한 본 논문에서 제안한 방법의 우수성과 일반성을 증명하기 위해 복잡한 비선형 시스템과 가스로의 퍼지모델링에 적용하였다.