外文翻譯--改進(jìn)的粒子群優(yōu)化控制算法及其仿真研究【中文4900字】【中英文文獻(xiàn)譯文】

外文翻譯--改進(jìn)的粒子群優(yōu)化控制算法及其仿真研究【中文4900字】【中英文文獻(xiàn)譯文】,中文4900字,中英文文獻(xiàn)譯文,外文,翻譯,改進(jìn),改良,粒子,優(yōu)化,控制,節(jié)制,算法,及其,仿真,研究,鉆研,中文,中英文,文獻(xiàn),譯文 本科畢業(yè)設(shè)計論文外文文獻(xiàn)翻譯 專業(yè)名稱 自動化 學(xué)生姓名 胡晉 指導(dǎo)教師 王佩 畢業(yè)時間 2014.06 改進(jìn)的粒子群優(yōu)化控制算法及其仿真研究 譚顯坤 中國重慶交通大學(xué) 應(yīng)用技術(shù)學(xué)院,重慶,400074 摘要：控制系統(tǒng)的性能是由控制器的控制參數(shù)確定的。粒子群優(yōu)化控制算法中存在的參數(shù)選擇難題，如基本PSO算法易于陷入早熟收斂現(xiàn)象引起的局部最優(yōu)解，導(dǎo)致不可能收斂于全局最優(yōu)解，搜索精度不高以及收斂速度慢。針對以上問題，提出了一種改進(jìn)的粒子群優(yōu)化控制算法。討論了具有遺傳思想的粒子群優(yōu)化算法，研究了改進(jìn)的PSO控制算法，借助仿真實驗對所設(shè)計的控制算法作了比較研究，仿真試驗結(jié)果的響應(yīng)曲線顯示，其動靜態(tài)特性優(yōu)于傳統(tǒng)方法的響應(yīng)特性，驗證了所提出改進(jìn)控制算法的合理性與可行性。研究結(jié)果表明，所提出的改進(jìn)PSO控制算法對控制器參數(shù)整定更加有效。 關(guān)鍵詞：粒子群優(yōu)化算法；遺傳思想；參數(shù)整定；改進(jìn)的PSO控制算法 1 簡介 粒子群算法和遺傳算法都是進(jìn)化算法[1]，進(jìn)化算法是以生物進(jìn)化和遺傳等理論為基礎(chǔ)來解決優(yōu)化問題的，而且每一種進(jìn)化算法都有其特點。粒子群算法有很多優(yōu)勢，比如，收斂率快，調(diào)整參數(shù)少，簡單且易實現(xiàn)，編碼比其他算法少等等。因此它應(yīng)用范圍十分廣泛，例如目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化，生物系統(tǒng)建模，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，噪音系統(tǒng)的控制等。在機械控制領(lǐng)域，為了提高速度，精確度和可靠性，先進(jìn)的智能控制技術(shù)需獲得廣泛且普遍的適應(yīng)性，而粒子群算法總是用于智能控制的控制器的結(jié)構(gòu)參數(shù)調(diào)整[2]。遺傳算法是一種尋找方法，這種方法是基于生物進(jìn)化原則，并且在整體最優(yōu)和隨機優(yōu)化策略更有優(yōu)勢[3-4]。到目前為止，遺傳算法已經(jīng)是一個成熟的分析方法，并且它廣泛應(yīng)用于許多領(lǐng)域例如優(yōu)化組合，信號處理，機器改進(jìn)，人造生命和自適應(yīng)控制等等。粒子群算法和遺傳算法有許多不同[5]，可舉例說明，首先，粒子群算法有更好地記憶特性，以及保留具有優(yōu)勢解決方法的粒子的特點。遺傳算法只是利用現(xiàn)有一代通過交叉和突變產(chǎn)生的新的個體,延續(xù)下一代。其次，對于PSO算法，它的原則很簡單，控制參數(shù)少，減少了電腦負(fù)載。第三，PSO的進(jìn)化方程,和它的位置,以及質(zhì)點速度是量化并且模式化的，更重要的是它的可操作性比較強。PSO和GA都可以通過仿真和生物世界法則實驗描述，并且具有一定的隨機尋找技術(shù)，擁有整體最優(yōu)化特性和隱式并行性。與此同時，而對復(fù)雜的控制目標(biāo)，它也顯示了早熟收斂和低收斂的不利一面。由于這個原因，本文探索了一種粒子群算法的改進(jìn)算法，這一改進(jìn)算法是基于遺傳思想，文中所提及的都通過了仿真實驗的驗證。 2 基于遺傳思想的粒子群算法 2.1 遺傳算法的調(diào)查 遺傳算法[6]最基本的思想是依靠編碼技術(shù)，使其對染色體（一串二進(jìn)制數(shù)字）起作用，模仿由染色體組成的群體的進(jìn)化過程，并且遺傳算法是一種隨機搜索的算法。遺傳算法形成了一個新的字符串群體，通過選擇，交叉和變異任意的組織染色體，以解決并改革染色體，遺傳算法選擇更健康的基因去完成基因的繁殖。下面簡要介紹算法的基本概念。 1） 基因編碼，由基因串決定的生物形狀。在遺傳算法中，通過二進(jìn)制系統(tǒng)對每一個優(yōu)化目標(biāo)進(jìn)行解碼形成一個基因編碼串，即就是個體，也稱為染色體。 2） 群體，群體是一套個體，即是用于解決問題的一套方法[7]。 3） 交叉，在自然界中的繁殖時完全通過染色體交叉和基因算法的操作實現(xiàn)的。在交叉算子程序中，存在隨機信息交換，和制造新基因和新個體的目標(biāo)。 4） 突變，變異操作通常需要執(zhí)行變異概率不是對應(yīng)點的突變，即一些基因的染色體的變化從1到0或從0到1，從而得到新的個體。變異操作可以促進(jìn)后代個體的多樣性，并且擴大了解決空間。變異操作是由基因算法本身固有的尋找能力來決定，并且和交叉操作儀器行動完成全部和本地區(qū)的優(yōu)化解決尋找。 5） 適應(yīng)，存活下的生物體取決于對生物的適應(yīng)程度。適應(yīng)性反映了適應(yīng)者生存的自然進(jìn)化規(guī)律和自然選擇。在最優(yōu)化的問題中，每一個解決方案的相應(yīng)方程值顯示了解決問題的趨勢是好還是壞。這一進(jìn)化意義被稱作適應(yīng)性運算。 6） 選擇，也被稱為繁殖或復(fù)制操作。高度適應(yīng)的個體將提供一個確信的裝置以便準(zhǔn)備進(jìn)行交叉和突變操作。一般會在高適應(yīng)性和高性能個體根源上選擇杰出的染色體，因此杰出的染色體可以廣泛分布在大范圍的下一代群體上，從而可以快速解決問題。 這三種不同操作，交叉，突變和變異,其中交叉和突變操作被用于產(chǎn)生新個體以便完成復(fù)制操作,選擇操作用于完成復(fù)制操作。 2.2 基因算法的基本步驟 存在于生物體內(nèi)部染色體問題的基因控制解決方案，這一方法可以根據(jù)個體的高適應(yīng)性進(jìn)行選擇。通過交叉和突變操作運算，這樣形成新的群體，以便推測改進(jìn)一套尋找算法為了下一代，因此最后匯聚到一個個體上的是最大適應(yīng)環(huán)境能力，找到最優(yōu)化設(shè)計?；蛩惴▍⑴c五個必須的過程，參數(shù)編碼，最初群體設(shè)置，適宜方程設(shè)定，基因算法和控制參數(shù)。這五個關(guān)鍵因素，從基因算法的核心內(nèi)容中形成?；舅惴ㄈ缦?；[8] 1） 選擇編碼參數(shù)和決定適應(yīng)方程。 2） 確定遺傳策略和初始化群體包括群體大小。具體是：選擇，交叉和突變的方位，交叉概率的參數(shù)，以及突變概率的參數(shù)等等。 3） 在解碼后估算個體位串在群體中的適應(yīng)性。 4） 根據(jù)選擇遺傳策略使遺傳算法作用于當(dāng)前群體，包括選擇。選擇進(jìn)料，從目前的群體中選擇一些高適應(yīng)性個體使下一代直接遺傳其特性。交叉，可以讓每一個個體在隨機選擇運算配對后，進(jìn)入匹配集合，并且接受交叉概率從而通過基因伴侶彼此相互交換產(chǎn)生新個體。突變，通過突變并且利用突變概率，在交叉之后可以使得新個體攜帶特殊群體的基因。 5） 結(jié)束條件推斷。如果滿足條件終止，那么就停止計算，并且輸出結(jié)果。適應(yīng)性最大的個體被認(rèn)為是最優(yōu)結(jié)果。否則進(jìn)入下一步。 3 進(jìn)化的粒子算法 在廣泛空間內(nèi)，尋找和交叉突變能力可以提高尋找整體最優(yōu)方案的效率。也就是說，遺傳算法可以幫助改進(jìn)粒子算法。在迭代程序中，適應(yīng)性最好的顆粒個體中的1/3通過選擇算法直接進(jìn)入下一代，然后讓1/3下代中的任意兩個新形成粒子進(jìn)行交叉，最后使這部分中的1/3進(jìn)行突變，接著進(jìn)行局部選擇。通過基因交叉算法運算，可以增加局部的多樣性，并且得到具有優(yōu)勢粒子，其攜帶最適生存特性的特點，加快粒子集合速度。通過粒子部分的突變運算可以放大搜索區(qū)域，避免局部運算的早熟現(xiàn)象。在提高PSO算法方面，采取非線性遞減模式，這是根據(jù)PSO算法的慣性重量，其可以提高原始算法的集合性能。 3.1 慣性重量的非線性遞減 慣性重量是通過全局和局部搜索算法定義的。如果值很大，那么質(zhì)點先前一時刻的速度也遭受到很大的影響。這樣至少可以避免局部極值，并且全局搜索能力也可以變得很強。如果值很小，那么質(zhì)點的前一刻速度也會受到影響變小，并且局部搜索能力會變強，這樣將會更適合集合算法。公式（1）展示了一個部分遞減非線性函數(shù)的慣性重量[9]，并且它的集中速度要優(yōu)于線性慣性重量系數(shù)，而且獲得更好地解決方式。 （1） 在此， ， ， ，代表了最大迭代次數(shù)，最大和最小慣性重量， 是目前當(dāng)代迭代次數(shù)。由式（1），可以看出迭代重量系數(shù)在最開始的迭代中是最大的，在迭代過程中非線性遞減，在迭代最后時可達(dá)到最小值。因此可以獲得全局和局部搜索的平衡能力。 3.2 基因算法的操作認(rèn)識 1）選擇算法的認(rèn)識，適應(yīng)部分選擇算法，首先計算所有在群體中適應(yīng)的個體總數(shù)，然后計算在整個適應(yīng)總數(shù)中適應(yīng)個體的比例。為了選擇最好性能的1/3粒子，讓選擇運算直接進(jìn)入下一代。以此來保持質(zhì)點數(shù)量的能力。最好革命，可以更好地選出最佳的直接解決方案。 2）交叉算法的認(rèn)識，首先在輸入的一個設(shè)備的1/3選擇出粒子，關(guān)注每一個粒子隨機交叉的概率在設(shè)備中，然后讓交叉算法在任意兩者中進(jìn)行。在此必須值得注意的是應(yīng)該確保產(chǎn)生的下一代質(zhì)點具有相同數(shù)量以此確保質(zhì)點數(shù)量不會改變。更新位置公式和速度，是由于新粒子是用公式（2）和式（3）表示的。第二，再次評價新產(chǎn)生一代的適應(yīng)性，并且和上一代父母粒子的適應(yīng)性進(jìn)行比較。如果下一代的適應(yīng)性優(yōu)于上一代，那么用下一代代替上一代，否則保持上一代不變進(jìn)入下一代。 （2） （3） 在此代表矢量代置，表示維數(shù)，和代表位置向量和空間內(nèi)的速度向量，用于交叉質(zhì)點的選擇，并且和表示空間位置和速度向量，新一代質(zhì)點在交叉后的向量。rand（）是一個隨機向量，在搜索空間內(nèi)一般為[0，1] 范圍。 3）突變運算認(rèn)識，首次選擇一個重新初始化的方法在這次論文中，以使質(zhì)點初次突變以此來確定選擇質(zhì)點的維數(shù)，并且可以避免出現(xiàn)早熟現(xiàn)象。其次可以再新子代和父母代進(jìn)行適應(yīng)性比較，這一進(jìn)程和交叉運算的步驟2是相似的。 3.3 算法步驟 提高PSO算法步驟如下： 1） 初始化質(zhì)點集 設(shè)置m大小數(shù)量，搜索空間維數(shù)n，在 維空間隨機制造m個質(zhì)點，形成矩陣，每個質(zhì)點隨機產(chǎn)生速度值，形成質(zhì)點的制度改變矩陣，設(shè)置學(xué)習(xí)因子和，慣性重量系數(shù)和 ，編碼模型，最大初始化數(shù)字次數(shù)和最后設(shè)置初始化數(shù)次數(shù)，在現(xiàn)在一代成為1. 2） 更新初始化重量系數(shù)根據(jù)（1）式,評價每個質(zhì)點的數(shù)量和計算適應(yīng)性 根據(jù)客觀方程。 3） 實行基因運算操作。首先計算每個質(zhì)點個體的適應(yīng)性，根據(jù)步驟2，然后在1/3中選出最佳部分，直接進(jìn)入下一代部分。其次，對他們進(jìn)行交叉操作，為了創(chuàng)造1/3的質(zhì)點的下一代，并且位置公式和速度交叉，速度交叉的代表是公式（2）和（3）.最后為了擴大參數(shù)搜索區(qū)域和調(diào)處區(qū)域集合，因此隨機初始化運算。 4） 更新每個粒子的個體極值在群體中，比較目前 和他們個體極值 。如果 超過 ，那么就更新個體極值讓 代替 。 5） 更新群體中的全局極值，比較全部群體，即全局 中的所有在歷史上新產(chǎn)生的個體 。如果 個體的適應(yīng)值超過，那么就用代替全局極值 。 6） 通過式（2）和（3）更新質(zhì)點的速度和位置，得出新的群體 。 7） 判斷是否滿足終值條件（通常檢驗是否滿足誤差精度或最大迭代次數(shù)）。如果不滿足則退回步驟2，否則停止尋找并且輸出結(jié)果。 圖1展示了改進(jìn)PSO算法的慣性因子非線性減少和遺傳算法融合的步驟。 圖1 改進(jìn)粒子算法的步驟 4. 仿真與分析 4.1 控制算法的設(shè)計 有兩種不同的仿真控制算法可以進(jìn)行便利比較，他們分筆試改進(jìn)PID控制算法和人為仿真智能控制算法。 1） 改進(jìn)PID算法 （4） 在此E時特征誤差臨界值在特征模型中，并且控制參數(shù)需要分別協(xié)調(diào)一致，U，，和 。U可以通過實驗獲得， ， 和 可以通過論文前面所推理的方式求得。 2）HSIC基于控制算法 （5） 在此，， 是代表誤差的極限值，并且他們改變隨著典型特征值變化，還有個別控制參數(shù) ， ，，，，和 。在此U可以從實驗中獲得，其它的可以根據(jù)論文前面所述的方法求得。為了得到更好地控制過程和動態(tài)特性，一般改進(jìn)PSO算法的方程選擇下式（6）。 （6） 在此 是超越系統(tǒng)， 和 分別是重量值. 4.2參數(shù)確定 根據(jù)控制算法，采用改進(jìn)粒子群算法整定控制參數(shù)，并且確定若干粒子參數(shù)范圍是50，大部分迭代次數(shù)是500，學(xué)習(xí)因子，慣性重量系數(shù)和，基因交叉系數(shù)是0.7，并且突變操作采用初始化模式。在Matlab環(huán)境下，大約可根據(jù)Simset和Sim的M文件，能夠優(yōu)化再控制算法內(nèi)的所有參數(shù)，圖2和圖3動態(tài)描述了仿真迭代的過程。這兩幅圖精確展示了控制算法1和控制算法2的客觀精度。優(yōu)化參數(shù)的結(jié)果表示如下：，，，這是控制算法1的結(jié)果。，，，，，，以上是控制算法2的結(jié)果。 圖2控制算法1的迭代曲線圖 圖3 控制算法2的迭代曲線圖 4.3仿真及其分析 由程序模型[10]可得公式（7） （7） 在Matlab環(huán)境下進(jìn)行仿真實驗，采取改進(jìn)粒子群算法來優(yōu)化整定控制參數(shù)，圖4展示了系統(tǒng)的反應(yīng)曲線。該圖可以被認(rèn)作是過快響應(yīng)時間和大振蕩產(chǎn)生的曲線，并且反映了超調(diào)現(xiàn)象，但是對于控制算法2的曲線而言，控制算法2的曲線顯得平滑和穩(wěn)定的多，并且沒有超調(diào)現(xiàn)象。這也反映了控制算法2優(yōu)于控制算法1。 圖4 通過PID和HSIC的反應(yīng)曲線圖 5．總結(jié) 針對在相同結(jié)構(gòu)的模型中，設(shè)計的這兩種算法，即改進(jìn)PID控制算法和多模式給予HSIC的控制算法。依靠改進(jìn)的PSO算法，整定和優(yōu)化了控制參數(shù)的這兩種控制算法。在Matlab環(huán)境下，仿真結(jié)果顯示通過基于改進(jìn)PSO算法的參數(shù)整定控制系統(tǒng)其控制效果更好。 參考文獻(xiàn)： [1]Van den Bergh ,Enegelbrecht A. 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