Thuật toán cạnh tranh thuộc địa

Emerald - Tập 1 Số 3 - Trang 337-355 - 2008
Esmaeil Atashpaz Gargari1, Farzad Hashemzadeh, Ramin Rajabioun, Caro Lucas
1School of Electrical and Computer Engineering, Control and Intelligent Processing Centre of Excellence, University of Tehran, Tehran, Iran.

Tóm tắt

Mục đíchBài báo này nhằm mô tả thuật toán cạnh tranh thuộc địa (CCA), một chiến lược tối ưu hóa mới được truyền cảm hứng từ các yếu tố xã hội - chính trị, và cách nó được sử dụng để giải quyết các vấn đề kỹ thuật trong thế giới thực thông qua việc áp dụng cho bài toán thiết kế bộ điều khiển tỷ lệ - tích phân - đạo hàm (PID) đa biến. Khác với các thuật toán tối ưu hóa tiến hóa khác, CCA được lấy cảm hứng từ một quá trình xã hội - chính trị – cuộc cạnh tranh giữa các đế quốc và thuộc địa. Trong bài báo này, CCA được sử dụng để điều chỉnh các tham số của bộ điều khiển PID đa biến cho một quá trình cột chưng cất điển hình.Thiết kế/phương pháp tiếp cậnMục tiêu thiết kế bộ điều khiển là điều chỉnh các tham số của bộ điều khiển PID sao cho tích phân của các sai số tuyệt đối, độ quá điều chỉnh và độ thiếu điều chỉnh được tối thiểu hóa. Vấn đề tối ưu hóa đa mục tiêu này được chuyển đổi thành một vấn đề đơn mục tiêu bằng cách cộng tất cả các hàm mục tiêu lại với nhau, trong đó tích phân sai số tuyệt đối được nhấn mạnh để giảm thiểu miễn là các độ quá điều chỉnh và thiếu điều chỉnh vẫn nằm trong mức chấp nhận được.Kết quảCác kết quả mô phỏng cho thấy phương pháp điều chỉnh bộ điều khiển được đề xuất trong bài báo này có thể dễ dàng và thành công được áp dụng vào bài toán thiết kế bộ điều khiển MIMO cho các quy trình kiểm soát. Kết quả không chỉ giúp quy trình được kiểm soát giảm đáng kể hiệu ứng liên kết, mà còn tốc độ phản hồi được nâng cao đáng kể. Ngoài ra, một thuật toán di truyền (GA) và một phương pháp phân tích cũng được sử dụng để thiết kế các tham số bộ điều khiển và được so sánh với CCA. Kết quả cho thấy CCA có tỷ lệ hội tụ cao hơn GA, đạt được giải pháp tốt hơn.Tính mới/giá trịPhương pháp điều chỉnh bộ điều khiển PID được đề xuất rất thú vị cho việc thiết kế các bộ điều khiển cho các quy trình công nghiệp và hóa học, chẳng hạn như nhà máy bay hơi MIMO. Ngoài ra, thuật toán tiến hóa được đề xuất, CCA, có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực của các vấn đề tối ưu hóa bao gồm quy hoạch công nghiệp, phân bổ tài nguyên, lập lịch, ra quyết định, nhận dạng mẫu và học máy.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

Bao, J., Forbes, J.F. and McLellan, P.J. (1999), “Robust multiloop PID controller design: a successive semidefinite programming approach”, Ind. Eng. Chem. Res., Vol. 38 No. 9, pp. 3407‐19.

Bontoux, B. and Feillet, D. (2006), “Ant colony optimization for the traveling purchaser problem”, Computers & Operations Research, Vol. 35 No. 2, pp. 628‐37.

Chang, W.D. (2007), “A multi‐crossover genetic approach to multivariable PID controllers tuning”, Expert Systems with Applications, Vol. 33, pp. 620‐6.

Chellaboina, V. and Ranga, M.K. (2005), “Reduced order optimal control using genetic algorithms”, American Control Conference, Vol. 2, June 8‐10, pp. 1407‐12.

Chidambaram, M. and Sree, R.P. (2003), “A simple method of tuning PID controllers for integrator/dead‐time processes”, Computers & Chemical Engineering, Vol. 27, pp. 211‐5.

Christen, U., Musch, H.E. and Steiner, M. (1997), “Robust control of distillation columns: μ‐ vs. H∞‐ synthesis”, Journal of Process Control, Vol. 7, pp. 19‐30.

Darwen, P.J. and Yao, X. (1996), “Automatic modularization by speciation”, Proceedings of IEEE International Conf. on Evolutionary Computation, Nagoya, Japan, pp. 88‐93.

Dorigo, M. and Blum, C. (2005), “Ant colony optimization theory: a survey”, Theoretical Computer Science, Vol. 344, pp. 243‐78.

García‐Alvarado, M.A., Ruiz‐López, I.I. and Torres‐Ramos, T. (2005), “Tuning of multivariate PID controllers based on characteristic matrix eigenvalues”, Lyapunov functions and robustness criteria, Chemical Engineering Science, Vol. 60, pp. 897‐905.

Halevi, Y., Palmor, Z.J. and Efrati, T. (1997), “Automatic tuning of decentralized PID controllers for MIMO processes”, Journal of Process Control, Vol. 7, pp. 119‐28.

Haupt, R.L. and Haupt, S.E. (2004), Practical Genetic Algorithms, 2nd ed., Wiley, Hoboken, NJ.

Hsin‐Chieh, C., Jen‐Fuh, C., Jun‐Juh, Y. and Teh‐Lu, L. (2008), “EP‐based PID control design for chaotic synchronization with application in secure communication”, Expert Systems with Applications, Vol. 34 No. 2, pp. 1169‐77.

Johnston, R.L. and Cartwright, H.M. (2004), Applications of Evolutionary Computation in Chemistry, Springer, Berlin.

Lee, K.C., Lee, S. and Lee, H.H. (2004), “Implementation and PID tuning of network‐based control systems via Profibus polling network”, Computer Standards & Interfaces, Vol. 26, pp. 229‐40.

Luyben, W.L. (1986), “A simple method for tuning SISO controllers in a multivariable system”, Industrial and Engineering Chemistry Product Research and Development, Vol. 25, pp. 654‐60.

Melanie, M. (1999), An Introduction to Genetic Algorithms, MIT Press, Cambridge, MA.

Ruiz‐López, I.I., Rodríguez‐Jimenes, G.C. and García‐Alvarado, M.A. (2006), “Robust MIMO PID controllers tuning based on complex/real ratio of the characteristic matrix eigen values”, Chemical Engineering Science, Vol. 61, pp. 4332‐40.

Su, C.T. and Wong, J.T. (2007), “Designing MIMO controller by neuro‐traveling particle swarm optimizer approach”, Expert Systems with Applications, Vol. 32, pp. 848‐55.

Varol, H.A. and Bingul, Z. (2004), “A new PID tuning technique using ant algorithm”, Proceeding of the American Control Conference, Vol. 3, pp. 2154‐9.

Wang, Q.G., Hang, C.C. and Zou, W. (1998), “Automatic tuning of nonlinear PID controllers for unsymmetrical processes”, Computers Chem. Eng., Vol. 22, pp. 687‐94.

Wang, Q.G., Zou, B., Lee, T.H. and Qiang, B. (1997), “Auto‐tuning of multivariable PID controllers from decentralized relay feedback”, Automatica, Vol. 33, pp. 319‐30.

Xiong, Q., Cai, W.J. and He, M.J. (2007), “Equivalent transfer function method for PI/PID controller design of MIMO processes”, Journal of Process Control, Vol. 17, pp. 665‐73.

Ziegler, J.G. and Nichols, N.B. (1942), “Optimum settling for automatic controllers”, Trans. on ASME, Vol. 64, pp. 759‐68.

Rodic, D. and Engelbrecht, A.P. (2008), “Ant colony optimization for the traveling purchaser problem”, International Journal of Intelligent Computing and Cybernetics, Vol. 1 No. 1, pp. 110‐27.

Thông tin
Thông tin xuất bản

Emerald

Tập 1 Số 3

337-355

Thông tin tác giả