基于遗传算法的随机系统跟踪控制研究任务书

 2021-08-19 11:08

1. 毕业设计(论文)主要目标:

对于随机系统的跟踪控制,在性能指标优化方面,经典的优化方法是使用梯度优化法,但此方法不易获得全局最优解。本文尝试将遗传算法作为随机系统跟踪控制领域的性能指标函数的优化方法,模仿自然生物种群选择、交叉、变异的进化过程,多方全面地搜索函数最优解 ,从而获得一个最优控制输入函数,提高跟踪控制误差精度。

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2. 毕业设计(论文)主要内容:

本文以随机系统跟踪控制问题为研究对象,假定一个离散随机性状态空间模型,在输出概率密度函数不可测的情况下,用核密度方法估计出输出概率密度函数,然后利用跟踪误差建立性能指标函数,选择一种模仿生物自然选择和基因遗传过程的并行、随机、全局优化的遗传算法作为性能指标函数的优化方法,使系统的输出函数以一定精度跟踪目标函数,获得最优控制输入函数,在MATLAB环境中进行仿真验证测试。通过这些研究,可进一步补充、完善随机分布系统跟踪控制理论。

主要工作如下:

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3. 主要参考文献

[1]屈毅. 非高斯随机分布系统控制与故障检测方法的研究[D].兰州理工大学,2013.

[2]徐瑞民. 平均场随机系统理论及其应用[D].山东大学,2014.

[3]Adaptive interactive genetic algorithms with individual interval fitness[J]. Progress in Natural Science, 2008,03:359-365.

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