Application of swarm intelligence algorithms in control problems

• Autorzy: Kacerka J.

Warianty tytułu

PL

Zastosowanie algorytmów wykorzystujących inteligencję roju w problemach sterowania

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

An application of swarm intelligence algorithms to control problems which may be described as an optimisation task is analysed in the paper. A multi-purpose implementation of PSO algorithm allowing for optimisation requiring a reduced number of fitness function evaluations is presented. The conducted experiments show the effectiveness and efficiency of the proposed algorithms.

PL

W pracy przedstawiono analizę możliwości zastosowania algorytmów wykorzystujących inteligencję roju w problemach sterowania, które sprowadzić można do zadania optymalizacji. Opracowano uniwersalną implementację algorytmu PSO pozwalającą na przeprowadzenie skutecznej optymalizacji przy zmniejszonej ilości wykonywanych obliczeń funkcji celu. Proponowane rozwiązania obejmują adaptacyjną zmianę parametrów roju przy pomocy układu logiki rozmytej oraz budowę modelu funkcji celu na podstawie punktów uzyskanych we wcześniejszych iteracjach. Przedstawiono sposoby przystosowania algorytmu PSO do rozwiązania zadania identyfikacji parametrycznej modeli nieliniowych oraz strojenia regulatorów (gdzie zaproponowano ekstrapolację optymalizowanego kryterium po wykonaniu niepełnej symulacji lub pomiaru). Skuteczność proponowanego rozwiązania zbadano na stanowisku badawczym wyposażonym w procesor sygnałowy.

Słowa kluczowe

EN

swarm intelligence; PSO algorithm; control problems; optimization

PL

inteligencja roju; algorytm PSO; problemy sterowania; optymalizacja

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Łódzkiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe. Elektryka / Politechnika Łódzka
• Rocznik: 2009
• Tom: z. 117
• Strony: 13--21
• Opis fizyczny: Bibliogr. 6 poz.

Twórcy

autor

Kacerka J.

• Technical University of Łódź, Institute of Automatic Control

Bibliografia

• [1] Beni G., Wang J.: Swarm Intelligence, Proc. of the 17th Annual Meeting of the Robotics Society of Japan, 1989.
• [2] Bonabeau E., Dorigo M., Theraulaz G.: Swarm Intelligence: From Natural to Artificial Systems, Oxford University Press, Oxford, 1999.
• [3] Shi Y., Eberhart R.: Fuzzy adaptive particle swarm optimization, Proc. of the Congress on Evolutionary Computation, 2001.
• [4] Saber A.Y. et aL: Unit Commitment Computation - A Novel Fuzzy Adaptive Particle Swarm Optimization Approach, Proc. of the Power Systems Conference and Exposition, 2006.
• [5] Breaban M., Luchian H.: PSO under an adaptive scheme, Proc. of the IEEE Congress on Evolutionary Computation, 2005.
• [6] Alotto P.: A Multiquadrics-based Algorithm for the Acceleration of Simulated Annealing Optimization Procedures, IEEE Transactions on Magnetics nr 3, str. 1198-1201, 1996.