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為了提高復雜控制系統(tǒng)設計問題中的效率，提出了一種基于主從模型的并行多目標遺傳算法的優(yōu)化器模型。主進程進行各類遺傳操作和最優(yōu)排序操作，所有進程都進行目標函數(shù)值和約束函數(shù)值的運算操作，并采用動態(tài)負載平衡策略。將該優(yōu)化器應用在飛行器控制系統(tǒng)設計中，顯示出了該算法的優(yōu)良效果。
工程實際中的許多復雜控制系統(tǒng)設計優(yōu)化問題往往是多目標的，通常這些目標是相互沖突的，一個目標性能的改善，極可能降低其他目標的性能。應用不同的多目標優(yōu)化方法，對設計結果的影響很大。傳統(tǒng)的設計方式是對各個目標分別考慮，需要導數(shù)信息，并根據(jù)經(jīng)驗設計，這樣導致設計周期長、過程復雜且易于陷入局部最優(yōu)。因此迫切需要建立一種多目標的綜合優(yōu)化設計方法。
遺傳算法作為一種超啟發(fā)式的搜索算法，不需要許多數(shù)學上的必備條件，在處理具有多峰、非連續(xù)、不可微、非凸或者不滿足Lipschitz 等條件的問題上能夠取得良好的效果[1]。同時由于遺傳算法的隨機性和隱含并行性，使其能夠搜索到多個局部最優(yōu)點，因此非常適用于多目標優(yōu)化問題。遺傳算法工程上應用面臨的挑戰(zhàn)是大計算量，為了提高遺傳算法效率，這里提出了一種具有動態(tài)負載均衡能力的并行多目標遺傳算法，并把它作為優(yōu)化器應用到了控制系統(tǒng)設計問題中。
工程實際中的許多復雜控制系統(tǒng)設計優(yōu)化問題往往是多目標的，通常這些目標是相互沖突的，一個目標性能的改善，極可能降低其他目標的性能。應用不同的多目標優(yōu)化方法，對設計結果的影響很大。傳統(tǒng)的設計方式是對各個目標分別考慮，需要導數(shù)信息，并根據(jù)經(jīng)驗設計，這樣導致設計周期長、過程復雜且易于陷入局部最優(yōu)。因此迫切需要建立一種多目標的綜合優(yōu)化設計方法。
遺傳算法作為一種超啟發(fā)式的搜索算法，不需要許多數(shù)學上的必備條件，在處理具有多峰、非連續(xù)、不可微、非凸或者不滿足Lipschitz 等條件的問題上能夠取得良好的效果[1]。同時由于遺傳算法的隨機性和隱含并行性，使其能夠搜索到多個局部最優(yōu)點，因此非常適用于多目標優(yōu)化問題。遺傳算法工程上應用面臨的挑戰(zhàn)是大計算量，為了提高遺傳算法效率，這里提出了一種具有動態(tài)負載均衡能力的并行多目標遺傳算法，并把它作為優(yōu)化器應用到了控制系統(tǒng)設計問題中。
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