Моделирование и анализ данных
2019. Том 9. № 3. С. 58–64
ISSN: 2219-3758 / 2311-9454 (online)
Мультиагентный алгоритм поиска оптимального программного управления одним классом детерминированных систем
Аннотация
Общая информация
Ключевые слова: Программное управление, оптимизация, мультиагентные алгоритмы, алгоритмическое обеспечение, программное обеспечение
Рубрика издания: Теория управления
Тип материала: научная статья
Для цитаты: Пантелеев А.В., Каранэ М.С. Мультиагентный алгоритм поиска оптимального программного управления одним классом детерминированных систем // Моделирование и анализ данных. 2019. Том 9. № 3. С. 58–64.
Полный текст
В работе предложен алгоритм, позволяющий находить оптимальное программное управление с помощью метаэвристических мультиагентных методов условной глобальной оптимизации [1]: метода, имитирующего поведение стаи рыб; метода, имитирующего популяцию криля; метода, имитирующего империалистическую конкуренцию, описанных в [2]. Эти методы основаны на процессах, происходящих в среде, имеющей множество агентов. Агенты имеют возможность обмениваться информацией для того, чтобы найти решение задачи. На основе данных алгоритмов разработано программное обеспечение в среде Microsoft Visual Studio. Оно позволяет находить оптимальное программное управление динамическим системами, линейными по ограниченному управлению, в релейном виде, а также соответствующие траектории и наилучшее значение критерия. По результатам решения специально подобранного набора тестовых задач о нахождении оптимального программного управления [3] можно сделать вывод о том, что рассмотренный алгоритм можно успешно применять и находить близкое к точному решение за приемлемое время.
1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
Пусть поведение модели объекта управления описывается обыкновенным дифференциальным уравнением
Для систем (1) , линейных по управлению, структура оптимального программного управления согласно принципу максимума является релейной. Поэтому предлагается искать приближенное решение в параметрическом виде, определяемом числом моментов переключения управления и их значениями.
2. АЛГОРИТМ ПОИСКА ОПТИМАЛЬНОГО ПРОГРАММНОГО УПРАВЛЕНИЯ
3. ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
На основе изложенного алгоритма было разработано программное обеспечение. Для его создания использовалась среда разработки Microsoft Visual Studio, язык программирования C#.
На главной форме (рис. 1) метода пользователь может выбрать задачу для нахождения оптимального программного управления, задать количество переключении в управлении, выбрать метод оптимизации и указать его параметры.
Результатом работы программы являются координаты точек x1(t1), x2(t1), оптимальное значение функционала I и координаты точек переключения. По окончании поиска оптимального управления программа изображает графики функции управления и траектории.
Рис. 1 Общий вид интерфейса программы
4. РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ ПОИСКА ОПТИМАЛЬНОГО ПРОГРАММНОГО УПРАВЛЕНИЯ
Задача 1 [3]. Постановка задачи (табл. 1):
Таблица 1. Постановка задачи 1
Таблица 2. Результаты решения задачи 1
Графики оптимальных траекторий и управления представлены на рис. 2:
Рис. 2 Графики оптимальных траекторий и управления
Задача 2 [3]. Постановка задачи (табл. 3):
Таблица 3. Постановка задачи 2
Таблица 4. Результаты решения задачи 2
Графики оптимальных траекторий и управления представлены на рис. 3:
Рис. 3 Графики оптимальных траекторий и управления
Задача 3 [3]. Постановка задачи (табл. 5):
Таблица 5. Постановка задачи 3
Таблица 6. Результаты решения задачи 3
Графики оптимальных траекторий и управления представлены на рис. 4:
Рис. 4 Графики оптимальных траекторий и управления
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Разработанный алгоритм позволяет находить оптимальное программное управление с помощью мультиагентных метаэвристических методов условной глобальной оптимизации. Он позволяет решать задачи, в которых кроме глобального экстремума имеются один или несколько локальных, за приемлемое время.
Литература
- Пантелеев А.В., Скавинская Д.В., Алешина Е.А. Метаэвристические алгоритмы поиска оптимального программного управления. М.: ИНФРА–М, 2016.
- Каранэ М.М.С. Сравнительный анализ мультиагентных методов условной глобальной оптимизации // Материалы IV международной научно-практической конференции «Информатизация инженерного образования», Москва, 23–26 октября, 2018. – С. 128– 133.
- Финкельштейн Е.А. Вычислительные технологии аппроксимации множества достижи- мости управляемой системы: дисc. на соиск. учен. степ. канд. техн. наук (05.13.01). Ин- ститут динамики систем и теории управления, Иркутск, 2018.
Информация об авторах
Метрики
Просмотров
Всего: 712
В прошлом месяце: 8
В текущем месяце: 2
Скачиваний
Всего: 282
В прошлом месяце: 1
В текущем месяце: 0