Комбинированная вычислительная процедура многокритериального синтеза параметров нейроконтроллера в адаптивной системе управления промышленным роботом

Рассматривается задача многокритериального синтеза параметров нейроконтроллера в адаптивной системе управления приводом поворота манипулятора промышленного робота. При этом задача обучения искусственной нейронной сети, входящей в состав нейроконтроллера, формулируется в виде задачи многокритериальной оптимизации в условиях неопределенности, для решения которой предлагается использовать принцип векторного минимакса. Разработана 2-этапная вычислительная процедура, состоящая из генетического алгоритма многокритериальной оптимизации и алгоритма локальной многокритериальной оптимизации, обобщающего известный алгоритм Топкиса-Вейнотга, сочетающая в себе достоинства алгоритмов глобальной и локальной многокритериальной оптимизации.

A Complicated Numerical Procedure of Multicriteria Neurocontroller Parameter Synthesis in Industrial Robot Adaptive Control System

A problem of neural network controller parameters synthesis in an adaptive control system is considered. A neural network training problem is formulated as a multicriteria optimization problem. For a solving of such problem a complicated algorithm of multicriteria optimization is suggested. This algorithm consists of two stages: a genetic algorithm of multicriteria optimization for a global search and a multicriteria gradient algorithm of possible directions for a local precision search.