Оптимизация стохастической следящей системы с использованием численных и эволюционных методов

М. А. Федорова

Аннотация


В работе исследуется применение эволюционных и численных методов для оптимизации сложных взаимосвязанных систем фильтрации и управления в условиях априорной неопределенности на примере стохастической следящей системы (для краткости, – трекера). Для сравнения различных подходов проведены серии экспериментов на специально разработанном программном продукте. При моделировании трекера обнаружение нарушений производится на основе метода взвешенных квадратов невязок, адаптация – на основе метода вспомогательного функционала качества, а в качестве алгоритмов идентификации использованы – для сравнения их возможностей – метод простой стохастической аппроксимации, метод наименьших квадратов и генетический алгоритм. В сравнительном аспекте исследуется применение эволюционных и численных методов для оптимизации сложных взаимосвязанных систем фильтрации и управления на примере стохастической следящей системы.

Полный текст:

PDF

Список литературы

Семушин И. В. Контроль оптимальности адаптивного фильтра Калмана по реализации скалярного процесса // Известия академии наук СССР. Техническая кибернетика, 1979.– № 6.

Maybeck P. S. Stochastic models, estimation and control. – New York: Academic Press, 1982, Vol.3.

Семушин И. В. Адаптивное управление стохастическим линейным объектом в условиях неопределенности. // Нелинейные динамические системы: качественный анализ и управление / Сб. научных трудов. Институт системного анализа РАН. Под ред. акад. РАН С. В. Емельянова, чл.-корр. РАНС.К. Коровина. – М.: Изд-во МГУ. - 1994. Вып. 2.

Semoushin I. V., Tsyganova J.V. Indirect Error Control for Adaptive Filtering. // Proceedings of the. Third European Conference on Numerical Mathematics and Applied Applications/ Eds. P. Neittaanmaki, T. Tiihonen and P. Tarvainen, World Scientific, 2000.

Ярушкина Н. Г. Основы теории нечетких и гибридных систем: Учеб. пособие. – М.: Финансы и статистика, 2004.

ФедороваМ. А. Моделирование адаптивной стохастической системы MASSS. // Москва: ВНТИЦ. Программное и информационное обеспечение поддержки научно исследовательских работ, 2007.– ЕСПД. 03254577.01880-01.

Ссылки

  • Ссылки не определены.


 

Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 International License.

 

ISSN: 2541-7533