Исследование эволюционных алгоритмов для решения задачи оптимального управления
Автор: Дивеев А.И., Константинов С.В.
Журнал: Труды Московского физико-технического института @trudy-mipt
Рубрика: Управление и оптимизация
Статья в выпуске: 3 (35) т.9, 2017 года.
Бесплатный доступ
Приведен экспериментальный анализ наиболее популярных эволюционных и гради- ентных алгоритмов для решения задачи оптимального управления. Для корректного сравнения в градиентные методы включен многоточечный поиск, и параметры алго- ритмов подобраны так, чтобы все алгоритмы в процессе поиска вычисляли целевую функцию приблизительно одинаковое количество раз. Вычислительный эксперимент проведен на решении задачи оптимального управления мобильным роботом с четырьмя фазовыми ограничениями. В качестве критериев сравнения алгоритмов использованы лучшее найденное значение целевой функции, среднее значение и среднеквадратичное отклонение.
Оптимальное управление, эволюционные вычисления, алгоритм adam, метод роя частиц, пчелиный алгоритм
Короткий адрес: https://sciup.org/142214986
IDR: 142214986
Список литературы Исследование эволюционных алгоритмов для решения задачи оптимального управления
- Евтушенко Ю.Г. Оптимизация и быстрое автоматическое дифференцирование. М.: ВЦ РАН, 2013.
- Евтушенко Ю.Г. Численный метод поиска глобального экстремума функций (перебор на неравномерной сетке)//Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 1971. Т. 11, № 6. С. 1390-1403.
- Карпенко А.П. Современные алгоритмы поисковой оптимизации. Алгоритмы, вдохнов-ленные природой. М.: МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2014.
- Пантелеев А.В., Летова Т.А. Методы оптимизации в примерах и задачах. М.: Высшая школа, 2005.
- Kingma D.P., Ba J. Adam: A Method for Stochastic Optimization//3rd International Conference for Learning Representations. arXiv:1412.6980v8 . 2015.
- Holland J.N. Adaptation in Natural and Artificial Systems. -Michigan: Univ. Michigan Press, 1975.
- Goldberg D.E. Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning. Addison-Wesley, 1989.
- Kennedy J., Eberhart R. Particle Swarm Optimization//Proceedings of IEEE International Conference on Neural Networks IV. 1995. P. 1942-1948.
- Карпенко А.П., Селиверстов Е.Ю. Глобальная оптимизация методом роя частиц. Обзор//Информационные технологии. 2010. № 2. С. 25-34.
- Pham D.T. . The Bees Algorithm -A Novel Tool for Complex Optimisation Problems//2nd I*PROMS Virtual International Conference «Intelligent Production Machines and Systems». 2006. P. 454-459.
- Рапопорт Л.Б. Оценка области притяжения в задаче управления колесным роботом//АиТ. 2006. № 9. С. 69-89.
- Пестерев А.В. Синтез линеаризующего управления в задаче стабилизации движения автомобилеподобного робота вдоль криволинейного пути//Изв. РАН. ТиСУ. 2013. № 5. С. 153-165.
