More documents

Recommendations

Info

Вестник Самарского государственного аэрокосмического университета, № 1, 2007 Таблица 1. Параметры серии экспериментов Общие параметры Количество экспериментов в серии 100 Максимальной количество итераций 5000 Параметры и обозначения численных алгоритмов Простая стохастическая аппроксимация ПСА Метод наименьших квадратов МНК Параметр экспоненциального сглаживания 0.5 Параметры и обозначения генетического алгоритма Генетический алгоритм ГА Длина хромосомы 7 Мощность популяции 50 Вероятность мутации 0.1 Вероятность скрещивания 0.8 Коэффициент элитизма 1 Режим отбора остаточный отбор Режим скрещивания маскированный Кодирование интервальное с кодом Грея Параметры внезапного изменения и идентификации Итерация внезапного изменеия 300 Истинное значение идентифицируемого параметра до 0.258 изменения (опорная модель) Истинное значение идентифицируемого параметра 0.736 после изменения (опорная модель) Истинное значение идентифицируемого параметра до 0.900 изменения (управляемый объект) Истинное значение идентифицируемого параметра 0.547 после изменения (управляемый объект) 1 c ) , c ) 1 2 0.8 0.6 0.4 Идентификация параметра опорной модели Идентификация параметра управляемого объекта Истинное значение параметра опорной модели Истинное значение параметра управляемого объекта 0 1000 2000 3000 4000 5000 N Рис. 2. Зависимости оценок параметров опорной модели ( 1 от номера итерации N 258 c ) ) и управляемого объекта ( c ) 2 )
Кибернетика и информатика ε 70 60 Простая стохастическая аппроксимация Метод наименьших квадратов Генетический алгоритм 50 40 30 20 10 0 0 1000 2000 3000 4000 5000 Рис. 3. Сравнительные зависимости относительных ошибок методов идентификации от номера итерации N N На основании проведенных экспериментов можно сделать вывод о пригодности эволюционных методов к решению указанной задачи оптимизации. Список литературы 1. Семушин И. В. Контроль оптимальности адаптивного фильтра Калмана по реализации скалярного процесса // Известия академии наук СССР. Техническая кибернетика, 1979.– № 6. 2. Maybeck P. S. Stochastic models, estimation and control. – New York: Academic Press, 1982, Vol.3. 3. Семушин И. В. Адаптивное управление стохастическим линейным объектом в условиях неопределенности. // Нелинейные динамические системы: качественный анализ и управление / Сб. научных трудов. Инсти- тут системного анализа РАН. Под ред. акад. РАН С. В. Емельянова, чл.-корр. РАН С.К. Коровина. – М.: Изд-во МГУ. - 1994. Вып. 2. 4. 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. 5. Ярушкина Н. Г. Основы теории нечетких и гибридных систем: Учеб. пособие. – М.: Финансы и статистика, 2004. 6. Федорова М. А. Моделирование адаптивной стохастической системы MASSS. // Москва: ВНТИЦ. Программное и информационное обеспечение поддержки научно исследовательских работ, 2007.– ЕСПД. 03254577.01880-01. OPTIMIZATION OF A STOCHASTIC TRACKING SYSTEM USING NUMERICAL AND EVOLUTION METHODS © 2007 M. A. Fyodorova Ulianovsk State University The paper analyses the use of evolution and numerical methods for the optimization of complex interrelated screening and control systems under a priori uncertainty using a stochastic tracking system (a tracker, for short) as an example. To compare various approaches a series of experiments have been carried out on specially developed software. When modeling a tracker faults are discovered on the basis of the method of weighted squares of error of closure, adaptation is performed on the basis of the method of auxiliary quality functional. The method of simple stochastic approximation, the method of least squares and the genetic algorithm are used as identification algorithms to as to compare their possibilities. In the comparative aspect the use of evolution and numerical methods for the optimization of complex interrelated screening and control systems is analysed using a stochastic tracking system as an example. 259
Page 1 and 2:
ВЕСТНИК САМАРСКОГО
Page 3 and 4:
СОДЕРЖАНИЕ АВИАЦИО
Page 5 and 6:
ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕС
Page 7 and 8:
TECHNICAL SCIENCES DEVELOPING THE B
Page 9 and 10:
Авиационная и раке
Page 11 and 12:
Page 13 and 14:
Page 15 and 16:
Page 17 and 18:
Page 19 and 20:
Page 21 and 22:
Page 23 and 24:
Page 25 and 26:
Page 27 and 28:
Page 29 and 30:
Page 31 and 32:
Page 33 and 34:
щихся в диапазонах
Page 35 and 36:
Page 37 and 38:
Page 39 and 40:
Page 41 and 42:
Page 43 and 44:
Page 45 and 46:
Page 47 and 48:
Page 49 and 50:
Page 51 and 52:
ющих центров в плос
Page 53 and 54:
Page 55 and 56:
Page 57 and 58:
Page 59 and 60:
Page 61 and 62:
Page 63 and 64:
Page 65 and 66:
Page 67 and 68:
Page 69 and 70:
Page 71 and 72:
Page 73 and 74:
Page 75 and 76:
Таблица 1 Авиационн
Page 77 and 78:
Page 79 and 80:
Page 81 and 82:
Page 83 and 84:
Page 85 and 86:
Page 87 and 88:
Page 89 and 90:
Page 91 and 92:
Page 93 and 94:
Page 95 and 96:
Page 97 and 98:
Page 99 and 100:
Page 101 and 102:
Page 103 and 104:
Page 105 and 106:
Page 107 and 108:
Page 109 and 110:
связями ( l вх (а)= l в
Page 111 and 112:
Page 113 and 114:
Page 115 and 116:
Page 117 and 118:
Page 119 and 120:
Page 121 and 122:
Page 123 and 124:
Page 125 and 126:
Page 127 and 128:
Page 129 and 130:
Page 131 and 132:
Технические науки
Page 133 and 134:
Page 135 and 136:
Page 137 and 138:
Page 139 and 140:
Page 141 and 142:
Page 143 and 144:
Page 145 and 146:
Page 147 and 148:
Технические науки M
Page 149 and 150:
Технические науки 3
Page 151 and 152:
′′′ Технические н
Page 153 and 154:
Page 155 and 156:
Технические науки (
Page 157 and 158:
Page 159 and 160:
Page 161 and 162:
Page 163 and 164:
малом объеме. Систе
Page 165 and 166:
Page 167 and 168:
Технические науки =
Page 169 and 170:
Page 171 and 172:
Page 173 and 174:
Page 175 and 176:
Технические науки d
Page 177 and 178:
Page 179 and 180:
Page 181 and 182:
Технические науки A
Page 183 and 184:
Page 185 and 186:
Технические науки E
Page 187 and 188:
Page 189 and 190:
Page 191 and 192:
Page 193 and 194:
Таблица 1. Основные
Page 195 and 196:
Page 197 and 198:
Page 199 and 200:
Page 201 and 202:
Page 203 and 204:
Page 205 and 206:
Page 207 and 208: Технические науки
Page 209 and 210: Технические науки 5
Page 221 and 222: ЭХО с периодическо
Page 229 and 230: Физико-математичес
Page 233 and 234: [ ] [ ] = y ( ξ ) Y , j ,k = 1 , 2
Page 237 and 238: Кибернетика и инфо
Page 251 and 252: стояний) традицион
Page 255 and 256: Пуск Кибернетика и
Page 257: Кибернетика и инфо
show all

ÐÐ¾Ð»Ð½Ð°Ñ Ð²ÐµÑÑÐ¸Ñ - Ð¡Ð°Ð¼Ð°ÑÑÐºÐ¸Ð¹ Ð³Ð¾ÑÑÐ´Ð°ÑÑÑÐ²ÐµÐ½Ð½ÑÐ¹ Ð°ÑÑÐ¾ÐºÐ¾ÑÐ¼Ð¸ÑÐµÑÐºÐ¸Ð¹ ...

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?

ÐÐ¾Ð»Ð½Ð°Ñ Ð²ÐµÑÑÐ¸Ñ - Ð¡Ð°Ð¼Ð°ÑÑÐºÐ¸Ð¹ Ð³Ð¾ÑÑÐ´Ð°ÑÑÑÐ²ÐµÐ½Ð½ÑÐ¹ Ð°ÑÑÐ¾ÐºÐ¾ÑÐ¼Ð¸ÑÐµÑÐºÐ¸Ð¹ ...