Badanie i analiza algorytmów rojowych w optymalizacji parametrów regulatora kursu statku

• Autorzy: Tomera M.

Warianty tytułu

EN

Study and analysis of swarm intelligence in optimizing parameters of the ship course controller

• Konferencja: XV Seminarium Zastosowanie komputerów w nauce i technice Gdańsk 2015 (XV; 2015, Gdańsk, Polska)
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W pracy przedstawione zostały badania i analiza zastosowania wybranych algorytmów rojowych do optymalizacji parametrów regulatora PID w układzie sterowania statkiem na kursie. Optymalizacja ta polegała na minimalizacji czasowego wskaźnika jakości wyznaczanego na podstawie odpowiedzi skokowej. Do optymalizacji parametrów regulatora kursu statku wykorzystane zostały algorytmy rojowe, takie jak: algorytm mrówkowy, zmodyfikowany algorytm mrówkowy, algorytm sztucznej kolonii pszczół oraz algorytm optymalizacji rojem cząstek. Przeprowadzone zostały badania szybkości znajdowania optymalnego rozwiązania i wykonana została analiza porównawcza uzyskanych wyników. Zaprezentowane wyniki badań pozwalają stwierdzić, że algorytm optymalizacji rojem cząstek charakteryzuje się najlepszą jakością optymalizacji parametrów regulatora kursu statku.

EN

The paper presents the research and analysis of the use of certain swarm intelligence algorithms to optimize the parameters of PID control in a ship on the course. This optimization was to minimize the performance quality index based on step response of the mathematical model of control system. To optimize the parameters of the ship course controller have been used swarm intelligence algorithms, such as: ant colony algorithm (ACO), the modified ant colony algorithm (MACO), the artificial bee colony algorithm (ABC) and the particle swarm optimization algorithm (PSO). Rate tests were conducted to find the optimal solution and a comparative analysis of the results was made. The presented results of research allow us to conclude that the particle swarm optimization (PSO) algorithm has the best quality of optimizing the control parameters of the course controller.

Słowa kluczowe

PL

algorytmy rojowe; algorytm genetyczny; optymalizacja stochastyczna; regulator PID; sterowanie statkiem

EN

swarm intelligence; genetic algorithm; random optimization; PID controller; ship control

• Wydawca: Wydział Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
• Rocznik: 2015
• Tom: Nr 46
• Strony: 103--106
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Tomera M.

• Akademia Morska w Gdyni, Wydział Elektryczny

Bibliografia

• 1. Minorsky N.: Directional stability of automatically steered bodies, Journal of American Society of Naval Engineers, Vol. 34, pp. 280-309, 1922.
• 2. Fossen T. I.: Marine Control Systems. Guidance, Navigation, and Control of Ships, Rigs and Underwater Vehicles. Marine Cybernetics, Trondheim, Norway, 2002.
• 3. Tomera M.: Zastosowanie algorytmów rojowych do optymalizacji parametrów w modelach układów regulacji, Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej, Nr 46/2015, s. 97-102.
• 4. Goldberg D.E.: Algorytmy genetyczne i ich zastosowania, WNT, Warszawa, 1998.
• 5. The Foundation for Safety of Navigation and Environment Protection, URL <http://www.ilawashiphandling.com.pl/>
• 6. Bech M.I., Wagner-Smith M.: Analogue simulation of ship manoeuvers, Technical Report Hy-14, Hydro- and Aerodynamics Laboratory, Lyngby, Denmark, 1969.
• 7. Bech M.I.: The reverse spiral test as applied to large ships, Shipping World and Shipbuilder, pp. 1753-1754, 1968.
• 8. Tomera M.: Swarm intelligence applied to identification of nonlinear ship steering model, IEEE 2nd International Conference on Cybernetics (CYBCONF), Gdynia, Poland, June 2015, pp. 133-139.