Evoluční optimalizace řídicích algoritmů
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
P
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství
Abstract
Dizertační práce se zaměřuje na evoluční optimalizaci řídicích algoritmů. V první části práce jsou popsány evoluční optimalizační metody, jejich principy a dílčí algoritmy, zejména pak ty, které se používají ve dvoufázové transplantační evoluci. Dále práce popisuje gramatickou evoluci, jejíž modifikovaný algoritmus se stal podnětem pro vytvoření transplantační evoluce. Transplantační evoluce a její dvoufázová modifikace jsou nové evoluční algoritmy navržené během řešení této práce, jenž byly použity pro optimalizaci struktury a parametrů řídicích algoritmů obecných regulátorů. Algoritmus transplantační evoluce a jeho rozšířená dvoufázová modifikace jsou podrobně popsány v následujících kapitolách. Pro zajištění minimalizace času optimalizace a nalezení řešení blížícímu se globálnímu optimu je důležité správné nastavení evolučních algoritmů. Vhodnému nastavení parametrů diferenciální evoluce se stručně věnuje kapitola meta-evoluce. V další části jsou popsány základní pojmy z oblasti regulace, vybrané metody identifikace soustav a nastavení regulátorů. Tato část také popisuje algoritmy číslicových regulátorů a některé metody používané během jejich realizace. V experimentální části jsou ukázky optimalizace řídicích algoritmů různých typů regulátorů. Optimalizované řídicí algoritmy obecných regulátorů jsou porovnány na různých soustavách s různě nastavenými PSD regulátory, jejichž nastavení bylo realizováno vybranými algebraickými metodami, nebo diferenciální evolucí. V závěru práce je uvedeno doporučení pro další vývoj v oblasti evoluční optimalizace regulátorů se zaměřením na oblast paralelních a distribuovaných výpočtů.
The dissertation thesis deals with Evolution optimization of control algorithms. The first part of the thesis describes the principles and partial methods of evolution optimization methods especially those used in two-level transplant evolution method. Later the grammatical evolution method is described, which modified algorithm became impulse for creation of transplant evolution method. The transplant evolution method and its two-level modification are new evolutionary algorithms proposed in this work, which were used for optimization of structure and parameters of general controllers control algorithms. The transplant evolution algorithm and its extended two-level modification are described in detail in next chapters. The proper settings of evolutionary algorithms are important for minimization the time of optimization and for finds results approaching the global optimum. For proper setting the parameters of differential evolution was created meta-evolution algorithm that is described in chapter named meta-evolution. The basic concepts of control, chosen methods of system identification and controller parameters settings are described in next part. This part describes algorithms of digital controllers and some specific methods uses in digital control. The demonstrations of control algorithm optimizations of various types of controllers are showed in experimental part. The optimized algorithms of general controllers are compared with various types of PSD controllers which were set by various algebraic methods or differential evolution for various models of systems. In the conclusion of this work is stated a recommendation for further development of evolutionary optimization of controllers are focusing on parallel and distributed computing.
The dissertation thesis deals with Evolution optimization of control algorithms. The first part of the thesis describes the principles and partial methods of evolution optimization methods especially those used in two-level transplant evolution method. Later the grammatical evolution method is described, which modified algorithm became impulse for creation of transplant evolution method. The transplant evolution method and its two-level modification are new evolutionary algorithms proposed in this work, which were used for optimization of structure and parameters of general controllers control algorithms. The transplant evolution algorithm and its extended two-level modification are described in detail in next chapters. The proper settings of evolutionary algorithms are important for minimization the time of optimization and for finds results approaching the global optimum. For proper setting the parameters of differential evolution was created meta-evolution algorithm that is described in chapter named meta-evolution. The basic concepts of control, chosen methods of system identification and controller parameters settings are described in next part. This part describes algorithms of digital controllers and some specific methods uses in digital control. The demonstrations of control algorithm optimizations of various types of controllers are showed in experimental part. The optimized algorithms of general controllers are compared with various types of PSD controllers which were set by various algebraic methods or differential evolution for various models of systems. In the conclusion of this work is stated a recommendation for further development of evolutionary optimization of controllers are focusing on parallel and distributed computing.
Description
Keywords
umělá inteligence, genetické algoritmy, gramatika, gramatická evoluce, diferenciální evoluce, transplantační evoluce, dvoufázová transplantační evoluce, optimalizace, regulátory, artificial intelligence, genetic algorithms, grammatical evolution, differential evolution, transplant evolution, two-level transplant evolution, optimization, controllers
Citation
WEISSER, R. Evoluční optimalizace řídicích algoritmů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2010.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Inženýrská mechanika
Comittee
prof. RNDr. Ing. Tomáš Březina, CSc. (předseda)
prof. Ing. Ivan Zelinka, Ph.D. (člen)
prof. RNDr. Ing. Miloš Šeda, Ph.D. (člen)
doc. RNDr. PaedDr. Eva Volná, Ph.D. (člen)
prof. RNDr. Ing. Jiří Šťastný, CSc. (člen)
prof. Ing. Ctirad Kratochvíl, DrSc. (člen)
Date of acceptance
2010-07-02
Defence
DP se zabývá aplikací genetické evoluce na návrh regulátorů. Zavádí originální transplantační evoluci jako soubor velmi efektivních operátorů.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení