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研究生:徐耀佑
研究生(外文):Hsu, Yaw Yu
論文名稱:以遺傳演算法發展最佳化控制策略
論文名稱(外文):A New Genetic Algorithm Approach for Optimal Control Problems
指導教授:葉莒
指導教授(外文):Yeh, Edge Chu
學位類別:碩士
校院名稱:國立清華大學
系所名稱:動力機械學系
學門:工程學門
學類:機械工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1993
畢業學年度:81
語文別:英文
論文頁數:32
中文關鍵詞:遺傳演算法最佳化控制
外文關鍵詞:Genetic AlgorithmOptimal Control
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本文提出以遺傳演算法發展控制策略以解決最佳化控制問題。遺傳演算法
是一種以目標為導向的平行搜尋技術,可用在許多最佳化問題上以尋找全
域或近似全域之極值。本文提出一具有粗調及微調功能之新方式以修正遺
傳演算法之運算而可模擬人類調整(tuning)方式及節省搜尋時間。於最佳
化控制問題上,其控制量可被視為一個染色體。在本方法中染色體於演化
過程中逐漸被切割成更細之段落以及更細的基因解析度。本文藉由一個二
維最佳化控制問題的電腦模擬結果驗證此新的遺傳演算法之可行性及有效
性。

A strategy based on genetic algorithm is presented in this
study to solve optimal control problems. Genetic algorithm is
a parallel goal-oriented search technique for optimization and
can be used to easily find out the global or nearly global
optima for optimization problems. A new genetic algorithm
embedding the ideas of coarse and fine tuning is presented in
this study to save the search time. These ideas are
implemented by a chromosome with variable numbers of sections
and variable resolutions of gene. The control strategy can be
determined through the new genetic algorithm with the control
action being considered as the chromosome. Numerical results of
optimal control problems for a second order nonlinear plant
show the feasibility and effectiveness of this proposed method
for optimal control problems.

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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