Оптимизация стохастической следящей системы с использованием численных и эволюционных методов

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.