Разработка методов структурно-параметрического синтеза для управления системами

• Автор: Шаура, Александр Сергеевич
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2012
• Место защиты: Ижевск
• Количество страниц: 120 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ

Условные обозначения и сокращения.

Введение.

Глава 1 Структурнопараметрический синтез в задачах управления

1.1 Проблема управления сложными системами

1.2 Задача структурнопараметрического синтеза.

1.3 Применение генетических алгоритмов для решения задач оптимизации

Глава 2 Разработка многопопуляционного генетического алгоритма для решения задачи условной оптимизации.

2.1 Постановка задачи условной оптимизации

2.2 Методы решения оптимизационных задач с ограничениями

2.3 Существующие подходы к решению задач условной оптимизации на основе использования системы штрафов и их недостатки
2.4 Многопопуляционный генетический алгоритм для решения задач условной оптимизации
2.5 Исследование многопопуляционного генетического алгоритма на решении задач условной оптимизации
Глава 3 Генетический алгоритм структурнопараметрического синтеза для управления системами
3.1 Структурная оптимизация.
3.3.1 Последовательное эволюционное выращивание структуры как подход к решению задач структурного синтеза
3.3.2 Решение задачи управления группой объектов с помощью
структурного синтеза
3.2 Структурнопараметрическая оптимизация
3.2.1 Эволюционный алгоритм решения задачи структурнопараметрической оптимизации
3.2.2 Генетическое кодирование
3.2.3 Оператор мутации
3.2.4 Оператор скрещивания
3.2.5 Применение структурнопараметрического синтеза для решения
задачи построения нейронной сети
3.3 Построение дерева решений с помощью генетического алгоритма
структурнопараметрической оптимизации
3.3.1 Деревья решений.
3.3.2 Генетическое кодирование деревьев решений.
3.3.3 Функция приспособленности деревьев решений и генетические
I
операторы скрещивания и мутации.
3.4 Построение системы нечетких продукционных правил с помощью
структурнопараметрического синтеза деревьев решений
Выводы.
Глава 4 Решение задачи управления движением системы с помощью
генетического алгоритма структурнопараметрического синтеза.
4.1 Движение системы за счет перемещения внутренней массы.
4.2 Управление движением системы
4.3 Программный пакет для решения задач управления системами.

Заключение.
Библиографический список.
УСЛОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ
ГА генетический алгоритм
МКШФ метод классических штрафных функций
МПГА многопопуляционный генетический алгоритм
МСШ генетический алгоритм с самоадаптацией штрафа
ШФ штрафная функция
5 система
X вектор входных значений
У вектор выходных значений
и вектор управляющего воздействия
С множество элементов системы
Н0 множество связей системы
X особь генетического алгоритма, точка цмерного
пространства
Р, 8, Н, Р популяции генетического алгоритма
рх, Сх, НХ целевые функции
ТХ, г штрафная функция
множество допустимых точек
Хь1 лучшая особь в популяции
лучшее значение целевой функции Хор1 точка экстремума
i ограничениянеравенства
ограниченияравенства
время, эпоха генетического алгоритма
О процент допустимых особей в популяции
К коалиция
Г характеристическая функция игры
Я, продукционное правило
, уГ функции принадлежности
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность


Построить генетический алгоритм для решения задач условной оптимизации, позволяющий непосредственно учитывать ограничения на этапе отбора. Разработать метод структурно-параметрического синтеза нечетких продукционных правил, получаемых на основе деревьев, для построения моделей управления системами. Реализовать разработанные алгоритмы и исследовать их на решении задач управления, структурно-параметрического синтеза и условной оптимизации. Методы исследования, достоверность и обоснованность результатов. В работе использованы теоретические методы исследования и методы численного решения задачи оптимального синтеза, интеллектуальные методы организации управления системами. Работа строится на известных данных и теоретических положениях системного анализа, теории оптимизации и «управления,«математического ч. ГТд-у, удом Л' кл. Метод решения задач структурно-параметрической оптимизации на основе эволюционного подхода. Метод построения нечетких продукционных правил, основанный на решении задачи структурно-параметрического синтеза. Многопопуляционный генетический алгоритм решения задачи условной оптимизации. Практическая ценность. В работе показана общность задач оптимизации, возникающих в различных областях деятельности. Предложенные подходы обладают в большой степени гибкостью и универсальностью и могут быть рекомендованы к использованию вне зависимости от природы исследуемых в задачах объектов. Результаты диссертации могут быть использованы в учебном процессе высшей школы при подготовке соответствующих специалистов. Личный вклад. Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались и получили положительную оценку на следующих научных конференциях: Региональная научно-техническая конференция «Математическое и компьютерное моделирование технических и социально - экономических систем» (Ижевск, мая г. Всероссийская научно-практическая конференция «Математические методы и интеллектуальные системы в экономике и образовании» (Ижевск, май г. IX Международная научно-практическая конференция «Исследование, разработка и применение высоких технологий в промышленности» (Санкт-Петербург, — апреля г. Понтрягинские чтения - XXII» в рамках XXV Воронежской весенней математической школы «Современные методы теории краевых задач» (Воронеж, 3-9 мая г. Ижевск, май г. ИжГТУ - гг. Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано печатных работ, из них 4 в изданиях, рекомендованных ВАК. Получено два свидетельства о регистрации электронных ресурсов. Объем и структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав, заключения, библиографического списка, включающего 2 наименований. Текст диссертации изложен на 0 листах машинописного текста, содержит рисунков, таблиц. Под сложной системой принято понимать составной объект, части которого можно рассматривать как системы, закономерно объединенные в единое целое в соответствии с определенными принципами или связанные между собой заданными отношениями []. Понятие сложной системы получило широкое распространение, а примеры таких систем встречаются в различных областях науки и техники. Сложная система может быть разбита на конечное число частей, называемых подсистемами; каждая такая подсистема в свою очередь может быть представлена совокупностью более мелких подсистем и т. Наименьшие единицы системы, которые не подлежат дальнейшему делению или в этом нет необходимости в рамках решения I конкретной задачи, называются ее элементами. Л ? Уь; V;, ^ :< № и. Б = (0,Х,Н,Р), (1. X — множество параметров, Н — отношения, заданные на множествах в и X, Б — конечная цель функционирования системы. Под целью функционирования понимается задача получения желаемого состояния системы. Достижение цели обычно влечет целенаправленное вмешательство в процесс функционирования системы, т. Под структурой системы (1. Отношения между элементами и -параметрами системы определяются наличием связей. Посредством связей осуществляется взаимодействие между элементами (или подсистемами) системы, благодаря им система существует как единое целое.