Научный журнал
Научное обозрение. Технические науки
ISSN 2500-0799
ПИ №ФС77-57440

ВАРИАЦИОННЫЙ ГЕНЕТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ

Дивеев А.И. 1 Шмалько Е.Ю. 1
1 Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Вычислительный центр им. А.А. Дородницына Российской академии наук
Предложен новый численный метод для решения задачи многокритериального оптимального управления. В рам¬ках предложенного подхода задается одно базисное решение из конечного числа значений управления в дискретные моменты времени и формируется множество малых вариаций этого базисного решения. В предложенном алгоритме каждая вариация описывается вектором из трех компонент. Первая компонента указывает на номер точки вариации или момент времени, где необходимо производить вариацию базисного решения. Вторая компонента указывает величину изменения базисного решения. Третья компонента указывает на количество соседних точек, в которых малое измене¬ние базисного решения обратно пропорционально расстоянию до точки вариации. Генетический алгоритм осущест¬вляет поиск решения на множестве малых вариаций базисного решения. Использование вариационного генетического алгоритма по сравнению с классическим подходом позволяет уменьшить область поиска оптимального решения за счет задания базисного решения, а также уменьшить время поиска за счет работы с векторами вариаций небольшой размерности. Представлен численный пример решения задачи оптимального управления известной нелинейной систе¬мы Дуффинга, иллюстрирующей работоспособность разработанного метода.

Библиографическая ссылка

Дивеев А.И., Шмалько Е.Ю. ВАРИАЦИОННЫЙ ГЕНЕТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ // Научное обозрение. Технические науки. – 2015. – № 1. – С. 157-158;
URL: https://science-engineering.ru/ru/article/view?id=985 (дата обращения: 19.04.2024).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1,674