范胜辉
- 作品数：4 被引量：23H指数：2
- 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>>
- 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
- 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
- 量子进化算法及其应用研究
- 量子进化算法是由量子理论和进化算法的不断融合中而发展出来的一种新型优化算法,以其种群规模小、收敛速度快、全局搜索能力强等优势引起了国内外的广泛关注,开展量子进化算法的研究具有实际意义和应用前景。本文主要研究了量子进化算法...
- 范胜辉
- 关键词：量子计算进化算法背包问题演化硬件
- 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
