改进的多目标遗传算法及其在PID优化设计中的应用

被引：7

作者：

刘楠楠 ^{[1
]}

石玉 ^{[1
]}

程卫平 ^{[2
]}

秦福高 ^{[3
,4
]}

机构：

[1] 南京航空航天大学自动化学院

[2] 中国直升机设计研究所飞行控制暨仿真研究室

[3] 常州工学院计算机信息工程学院

[4] 河海大学计算机及信息工程学院

来源：

应用科学学报 | 2010年 / 28卷 / 01期

关键词：

多目标优化; 遗传算法; Pareto最优解; PID控制;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

该文提出一种多目标遗传算法,采用新的拥挤距离计算方法,改进非支配性的比较方法,并引入双重精英策略,提高了进化效率和解的质量,更有效地保持了解的多样性.将该算法应用于PID优化设计,使系统可同时兼顾快速性、稳定性和鲁棒性,决策者可根据当前工作需求在所得的Pareto解集中选择最终的满意解.仿真结果表明提出的设计方法有效.

引用

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