資料介紹
為了提高復雜控制系統設計問題中的效率,提出了一種基于主從模型的并行多目標遺傳算法的優化器模型。主進程進行各類遺傳操作和最優排序操作,所有進程都進行目標函數值和約束函數值的運算操作,并采用動態負載平衡策略。將該優化器應用在飛行器控制系統設計中,顯示出了該算法的優良效果。
工程實際中的許多復雜控制系統設計優化問題往往是多目標的,通常這些目標是相互沖突的,一個目標性能的改善,極可能降低其他目標的性能。應用不同的多目標優化方法,對設計結果的影響很大。傳統的設計方式是對各個目標分別考慮,需要導數信息,并根據經驗設計,這樣導致設計周期長、過程復雜且易于陷入局部最優。因此迫切需要建立一種多目標的綜合優化設計方法。
遺傳算法作為一種超啟發式的搜索算法,不需要許多數學上的必備條件,在處理具有多峰、非連續、不可微、非凸或者不滿足Lipschitz 等條件的問題上能夠取得良好的效果[1]。同時由于遺傳算法的隨機性和隱含并行性,使其能夠搜索到多個局部最優點,因此非常適用于多目標優化問題。遺傳算法工程上應用面臨的挑戰是大計算量,為了提高遺傳算法效率,這里提出了一種具有動態負載均衡能力的并行多目標遺傳算法,并把它作為優化器應用到了控制系統設計問題中。
工程實際中的許多復雜控制系統設計優化問題往往是多目標的,通常這些目標是相互沖突的,一個目標性能的改善,極可能降低其他目標的性能。應用不同的多目標優化方法,對設計結果的影響很大。傳統的設計方式是對各個目標分別考慮,需要導數信息,并根據經驗設計,這樣導致設計周期長、過程復雜且易于陷入局部最優。因此迫切需要建立一種多目標的綜合優化設計方法。
遺傳算法作為一種超啟發式的搜索算法,不需要許多數學上的必備條件,在處理具有多峰、非連續、不可微、非凸或者不滿足Lipschitz 等條件的問題上能夠取得良好的效果[1]。同時由于遺傳算法的隨機性和隱含并行性,使其能夠搜索到多個局部最優點,因此非常適用于多目標優化問題。遺傳算法工程上應用面臨的挑戰是大計算量,為了提高遺傳算法效率,這里提出了一種具有動態負載均衡能力的并行多目標遺傳算法,并把它作為優化器應用到了控制系統設計問題中。
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