МЕТОДЫ ГРАММАТИЧЕСКОЙ ЭВОЛЮЦИИ И СЕТЕВОГО ОПЕРАТОРА ДЛЯ СИНТЕЗА СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ДИНАМИЧЕСКИМ ОБЪЕКТОМ

Рассмотрена задача синтеза системы управления для нелинейного динамического объекта. Задача синтеза ставится как задача поиска управляющей функции от состояния объекта. Синтезированная система должна достигать заданной цели для некоторого множества начальных условий. Цель задана в виде нескольких функционалов качества. Для решения поставленной задачи используются методы грамматической эволюции и сетевого оператора. Грамматическая эволюция — подкласс генетического программирования, использующий для построения математического выражения систему продукционных правил. В методе сетевого оператора математическое выражение представлено графом. В качестве поискового алгоритма использовался стационарный генетический алгоритм. Выбор множества удовлетворительных управляющих функций осуществлялся построением множества Парето. Проведён вычислительный эксперимент, в результате которого каждым из рассматриваемых методов были получены управляющие функции для нелинейной пружины Дуффинга.

GRAMMATICAL EVOLUTION AND NETWORK OPERATOR METHODS FOR SYNTHESIS OF THE CONTROL SYSTEM FOR A DYNAMIC OBJECT

We considered the control system synthesis problem for the nonlinear dynamic object. The control synthesis problem is a problem of the search for the function of the object state. Synthesized system should reach the chosen goal for the given set of the initial conditions. We stated the goal as a set of a quality functionals. We used grammatical evolution method and network operator method to solve the given problem. Grammatical evolution is a subclass of the genetic programming field, that uses production rules system to build the mathematical expression. In the network operator method mathematical expression is represented as a graph. We chose the steady-state genetic algorithm as a search engine for both methods. The solution was presented in a form of the Pareto set, that contained a set of the satisfactory control functions. We chose the nonlinear Duffing oscillator as a dynamic object. We conducted he computational experiment. Both methods were proved to be able to solve the control system synthesis problem.