ПАРЕТО-ОПТИМАЛЬНОЕ РЕШЕНИЕ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЙ ЗАДАЧИ СИНТЕЗА РОБАСТНЫХ РЕГУЛЯТОРОВ МНОГОМАССОВЫХ ЭЛЕКТРОМЕХАНИЧЕСКИХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ МНОГОРОЕВОЙ СТОХАСТИЧЕСКОЙ МУЛЬТИАГЕНТНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ

T. B. Nikitina

Анотація


Усовершенствован метод многокритериального синтеза робастного управления многомассовыми электромеханическими системами на основе построения Парето-оптимальных решений и с учетом бинарных отношений предпочтения локальных критериев с помощью алгоритмов многороевой стохастической мультиагентной оптимизации, что позволяет существенно сократить время решения задачи и удовлетворить разнообразным требованиям, которые предъявляются к работе систем в различных режимах. Приведены результаты сравнений динамических характеристик электромеханических систем с синтезированными регуляторами.

Ключові слова


многомассовая электромеханическая система; многокритериальный синтез; многороевая стохастическая мультиагентная оптимизация; Парето-оптимальное решение

Повний текст:

PDF ENG (English) PDF RUS

Посилання


1. Abido M.A. Two-level of nondominated solutions approach to multiobjective particle swarm optimization. Proceedings of the 9th annual conference on Genetic and evolutionary computation – GECCO’07. 2007, pp. 726-733. doi: 10.1145/1276958.1277109.

2. Clerc M. Particle Swarm Optimization. London, ISTE Ltd., 2006. 244 p. doi: 10.1002/9780470612163.

3. Fieldsend Jonathan E., Singh Sameer. A multi-objective algorithm based upon particle swarm optimization, an efficient data structure and turbulence. Proceedings of the 2002 U.K. Workshop on Computational Intelligence, 2002, pp. 37-44.

4. Gazi V., Passino K.M. Swarm Stability and Optimization. Springer, 2011. 318 p. doi: 10.1007/978-3-642-18041-5.

5. Hu Xiaohui, Eberhart R. Multiobjective optimization using dynamic neighborhood particle swarm optimization. Proceedings of the 2002 Congress on Evolutionary Computation. CEC’02 (Cat. No.02TH8600). doi: 10.1109/cec.2002.1004494.

6. Nor Azlina Ab. Aziz, Mohamad Yusoff Alias, Ammar W. Mohemmed, Kamarulzaman Ab. Aziz. Particle Swarm Optimization for constrained and multiobjective problems: a brief review. International Conference on Management and Artificial Intelligence IPEDR. Bali, Indonesia, no.6, pp. 146-150.

7. Zizler Eckart. Evolutionary algorithms for multiobjctive optimizations: methods and applications. Ph.D. Thesis Swiss Federal Institute of Technology, Zurich, 1999. 122 p.

8. Nikitina T.B. Mnogokriterial'nyj sintez robastnogo upravlenija mnogomassovymi sistemami [Multicriterion synthesis of robust control by multimass systems]. Kharkiv, Kharkiv National Automobile and Highway University Publ., 2013. 432 p. (Rus).

9. Nikitina T.B. Multiobjective synthesis of robust control by multimass electromechanical systems based on Pareto-optimal solution. Electrical engineering & electromechanics, 2015, no.1, pp. 29-35. (Rus). doi: 10.20998/2074-272X.2015.1.06.


Пристатейна бібліографія ГОСТ


1.     Abido M.A. Two-level of nondominated solutions approach to multiobjective particle swarm optimization // Proceedings of the 9th annual conference on Genetic and evolutionary computation – GECCO’07. – 2007. – pp. 726-733. doi: 10.1145/1276958.1277109.
2.     Clerc M. Particle Swarm Optimization. – London, ISTE Ltd., 2006. – 244 p. doi: 10.1002/9780470612163.
3.     Fieldsend Jonathan E., Singh Sameer. A multi-objective algorithm based upon particle swarm optimization, an efficient data structure and turbulence // Proceedings of the 2002 U.K. Workshop on Computational Intelligence. – 2002. – pp. 37-44.
4.     Gazi V., Passino K.M. Swarm Stability and Optimization. – Springer, 2011. – 318 p. doi: 10.1007/978-3-642-18041-5.
5.     Hu Xiaohui, Eberhart R. Multiobjective optimization using dynamic neighborhood particle swarm optimization // Proceedings of the 2002 Congress on Evolutionary Computation. CEC’02 (Cat. No.02TH8600). doi: 10.1109/cec.2002.1004494.
6.     Nor Azlina Ab. Aziz, Mohamad Yusoff Alias, Ammar W. Mohemmed, Kamarulzaman Ab. Aziz. Particle Swarm Optimization for constrained and multiobjective problems: a brief review // International Conference on Management and Artificial Intelligence IPEDR. – Bali, Indonesia. – №6. – pp. 146-150.
7.     Zizler Eckart. Evolutionary algorithms for multiobjctive optimizations: methods and applications. Ph.D. Thesis Swiss Federal Institute of Technology, Zurich, 1999. – 122 p.
8.     Никитина Т.Б. Многокритериальный синтез робастного управления многомассовыми системами. – Харьков: ХНАДУ, 2013. – 432 с.
9.     Никитина Т.Б. Многокритериальный синтез робастного управления многомассовыми электромеханическими системами на основе Парето-оптимального решения // Електротехніка i електромеханіка. – 2015. – №1. – С. 29-35.




DOI: https://doi.org/10.20998/2074-272X.2017.2.05

Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.


Copyright (c) 2017 T. B. Nikitina


This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

ISSN 2074–272X (Print)
ІSSN 2309–3404 (Online)