刘楠楠
- 作品数：5 被引量：32H指数：3
- 供职机构：南京航空航天大学自动化学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 改进的多目标遗传算法及其在PID优化设计中的应用被引量：7
- 2010年
- 该文提出一种多目标遗传算法,采用新的拥挤距离计算方法,改进非支配性的比较方法,并引入双重精英策略,提高了进化效率和解的质量,更有效地保持了解的多样性.将该算法应用于PID优化设计,使系统可同时兼顾快速性、稳定性和鲁棒性,决策者可根据当前工作需求在所得的Pareto解集中选择最终的满意解.仿真结果表明提出的设计方法有效.
- 刘楠楠石玉程卫平秦福高
- 关键词：多目标优化遗传算法PARETO最优解PID控制
- 基于进化算法的多目标优化算法及应用研究
- 多目标优化问题普遍存在于日常生活中。对其研究具有重要的科研和应用意义。进化算法是一种模拟自然进化过程的随机优化方法,采用群体搜索策略,有很强的全局优化能力,非常适合求解多目标优化问题。目前,基于进化算法的多目标优化方法的...
- 刘楠楠
- 关键词：多目标优化多目标进化算法分布性PID控制器约束多目标优化
- 一种改进的正弦曲线环量子进化算法
- 2010年
- 正弦曲线环量子进化算法(SRQEA)采用动态种群规模,有效地兼顾了"勘探"和"开发"的平衡、全局搜索性能好.但由于观测量子染色体过程中存在随机性和量子旋转门的固有缺陷,在实际使用中,SRQEA易陷入局部最优值.本文在SRQEA基础上采用两次观测取最优值的方法,提出一种经过改良的正弦曲线环量子进化算法(SRQEA2),通过三个0-1背包问题和5个连续函数优化实验,结果证明SRQEA2比SRQEA寻优能力更强.本文同时采用Hε门取代量子旋转门更新量子种群.
- 范胜辉石玉刘楠楠
- 关键词：量子进化算法
- 基于Pareto最优的PID多目标优化设计被引量：16
- 2010年
- 现有的PID优化方法往往难以同时兼顾系统对时域和频域性能的要求,针对这一缺陷,提出了一种PID多目标优化方法:将动态性能指标作为优化目标,频域性能指标作为约束条件,采用基于Pareto最优的多目标优化算法对其求解.该算法采用新的拥挤距离计算方法,引入双重精英机制,进化效率高,得到的Pareto最优解集多样性好,决策者可根据当前工作需求从中选择最终的满意解.仿真结果和实际应用证明了本文方法的有效性.
- 刘楠楠石玉范胜辉
- 关键词：PID控制多目标优化PARETO最优解
- 多目标优化量子进化算法及其在PID控制器中的应用
- 2010年
- 目前量子进化算法主要应用于单目标优化问题.本文结合量子进化算法和经典多目标优化算法中常用的非支配排序技术,提出一种解决多目标优化问题的多目标优化量子进化算法(Multi-objective Optimization Quantum Evolutionary Algorithm,MOQEA),并将其应用于PID控制器参数整定.经过实验证明,无论是解的质量还是解的分布均匀性,MOQEA都优于经典多目标优化算法NSGA-II.
- 范胜辉石玉刘楠楠
- 关键词：量子进化算法多目标PID
