Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phân tích và mô hình hóa các nhiệm vụ điều khiển trong các hệ thống động
Tóm tắt
Hầu hết các ứng dụng của các thuật toán tiến hóa đều liên quan đến các vấn đề tối ưu hóa tĩnh. Tuy nhiên, trong những năm gần đây, đã có sự quan tâm ngày càng tăng đối với các vấn đề thay đổi theo thời gian (động), thường thấy trong các kịch bản thực tế. Một thách thức lớn trong lĩnh vực này là thiết kế các bộ phát sinh trường hợp thử nghiệm (TCGs) thực tế, điều này đòi hỏi phải phân tích hệ thống các nhiệm vụ tối ưu hóa động. Đến nay, chỉ có một vài TCG được đề xuất. Cuộc điều tra của chúng tôi dẫn đến kết luận rằng các TCG này không có khả năng phát sinh các bài kiểm tra chuẩn động thực tế. Kết quả nghiên cứu của chúng tôi là thiết kế một TCG mới có khả năng tạo ra các cảnh quan không ổn định thực tế.
Từ khóa
#Control systems #Predictive models #Signal processing #Evolutionary computation #Design optimization #System testing #Benchmark testing #Problem-solving #Optimization methodsTài liệu tham khảo
pohlheim, 1999, optimal control of greenhouse climate using real-world weather data and evolutionary algorithms, Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference, 2, 1672
vavak, 1997, adaptive combustion balancing in multiple burner boiling using a genetic algorithm with variable range of local search, Proceedings of the Seventh International Conference on Genetic Algorithms (ICGA97)
fogarty, 1995, use of the genetic algorithm for load balancing of sugar beet presses, Proceedings of the Sixth International Conference on Genetic Algorithms, 617
filipič, 1999, a combined machine learning and genetic algorithm approach to controller design, Eng Applicat Artif Intell, 12, 401, 10.1016/S0952-1976(99)00019-6
kuo, 1995, Automatic Control Systems
adams, 1995, Calculus— A Complete Course
10.1007/3-540-60469-3_37
urbančič, 1992, automated synthesis of control for nonlinear dynamic systems, Proc IFAC/IFIP/IMACS Int Symp Artificial Intelligence in Real-Time Control, 605
10.1023/A:1008077610571
10.1109/CEC.1999.785524
10.1109/CEC.1999.785498
10.1109/CEC.1999.782574
10.1109/CEC.1999.781980
lee, 1993, dynamic control of genetic algorithms using fuzzy logic techniques, Proc Fifth Int Conf Genetic Algorithms, 76
chen, 1997, option pricing with genetic algorithms, Proceedings of the Seventh International Conference on Genetic Algorithms (ICGA97)
morrison, 1999, a test problem generator for nonstationary environments, Proceedings of the Congress of Evolutionary Computation, 2047
10.1109/CEC.1999.782547
10.1109/CEC.1999.785502