Численный алгоритм синтеза робастного управления с использованием гибридных подходов распараллеливания
- 1 д.т.н., профессор, зав. секцией, Вычислительный центр им. А.А. Дородницына РАН (Москва)
- 2,3 аспирант, Российский университет дружбы народов
Ключевые слова:
синтез системы управленияробастные системы управленияметод сетевого операторапараллельный алгоритм
Аннотация
Рассмотрен параллельный гибридный алгоритм численного синтеза робастной системы управления, состоящего в замене множества неопределенных параметров конечным множеством точек из области неопределенности, в каждой из которых вычисляется функционал, при этом, чем выше дискретность множества неопределенностей, тем выше качество синтезируемой системы и тем больше времени затрачивается на вычисления. Для повышения эффективности вычислений применены гибридные подходы распараллеливания.
Для цитирования
Дивеев А.И., Уваров А.С., Хамадияров Д.Б. Численный алгоритм синтеза робастного управления с использованием гибридных подходов распараллеливания // Наукоемкие технологии. 2015. № 2. С. 68–74.
Список источников
- Дивеев А.И. Метод сетевого оператора. М.: ВЦ РАН. 2010. 178 с.
- Дивеев А.И. Численный метод сетевого оператора для синтеза системы управления с неопределенными начальными значениями // Известия РАН. Теория и системы управления. 2012. № 2. С. 63−78.
- Дивеев А.И., Уваров А.С., Хамадияров Д.Б. Параллельный алгоритм численного синтеза робастной системы управления на основе метода сетевого оператора // XIМеждунар. симпозиум «Интеллектуальные системы» (INTELS-2014). 30.06−04.07 2014. Москва: РУДН.
- Карпенко А.П. Популяционные алгоритмы глобальной поисковой оптимизации. Обзор новых и малоизвестных алгоритмов // Информационные технологии. 2012. № 7. С. 2−32.
- Diveev A.I. A Numerical Method for Network Operator for Synthesis of a Control System with Uncertain Initial Values // Journal of Computer and Systems Sciences International. 2012. V. 51. № 2. P. 228−243.
- Diveev A., Khamadiyarov D., Shmalko E., Sofronova E. Intellectual Evolution Method for Synthesis of Mobile Robot Control System // IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC 2013). Cancún, México. P. 24−31.
- Koza J.R. Genetic Programming: On the Programming of Computers by Means of Natural Selection. Cambridge, Massachusetts, London. MA: MIT Press. 1992. 819 p.
- Luque G., Alba E. Parallel Genetic Algorithms. 2011. 367 p.
- Nowostawski M., Riccardo P. Parallel Genetic Algorithm Taxonomy. KES-99. 1999.
- Stender J. Parallel Genetic Algorithm: Theory & Applications. 1994. 223 p.
- Бовшук Е.Р. Робастное управление нелинейной системой c параметрической неопределенностью // Наукоемкие технологии. 2011. № 4. С. 31−34.