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基于Bang-Bang原理的时间最优控制问题求解

更新时间:2019-12-15 15:19:41 大小:318K 上传用户:杨义查看TA发布的资源 标签:时间最优控制遗传算法 下载积分:1分 评价赚积分 (如何评价?) 打赏 收藏 评论(0) 举报

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文档为基于Bang-Bang原理的时间最优控制问题求解总结文档,是一份不错的参考资料,感兴趣的可以下载看看,,,,,,,,,,,,

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23 4期  
算 ꢀ机 ꢀ仿 ꢀ真  
20064月 ꢀꢀ  
(
)
文章编号 : 1006 - 9348 2006 04 - 0163 - 04  
基于 Bang - Bang原理的时间最优控制问题求解  
王晓亮 ,单雪雄  
(
)
上海交通大学工程力学系 ,上海 200030  
摘要 :时间最优控制是工程实践中经常遇到的一类最优控制问于较简单的时间最优控制问题可以应用古典变分法和  
庞特里雅金最大值原理进行分析求在实际问题中 , 能求得解析解的仅是少,有必要寻求一种能够有效求解  
时间最优控制问题的数值方分析时间最优控制问题已有求解方法优缺点的基础上 ,提出基于 Bang - Bang原理和参  
(
)
数最优化方法 遗传算法 - 单纯形法 相结合求解一类仿射系统的时间最优控制问题的方线性阻尼振子问题进行了  
数值仿真 ,结果表明该方法效果良。  
关键词 :时间最优控制 ;遗传算法 ;单纯形法 ;仿真  
中图分类号 : V 274 文献标识码 : A  
T im e - optimal Control Based on Bang - Bang Theory  
WANG Xiao - liang, SHAN Xue - xiong  
(
)
Dept. of Eng. Mechanics, Shanghai Jiaotong Univ. Shanghai 200030, China  
ABSTRACT: Time - op timal control is one of the optimal control p roblem s that often appears in practice. The varia2  
tional method and Maximum Principle can solve the optimal control problem s. A lot of op timal control p roblem s can  
not get the analysis results. So, it is necessary to build a numerical method that can solve optimal control problem s  
very efficiently. In this paper, on the basis of an analysis of the advantages and disadvantages of the existing algo2  
rithm s, we form a method that is composed of the theory of Bang - Bang control and parameters op tim ization method  
(
)
Genetic algorithm - simplexmethod and can solve time - op timal control problem for a kind of system s. Numerical  
simulation for the problem of linear damped oscillator shows the effectiveness of the method.  
KEYWO RD S: Time - optimal control; Genetic algorithm; Simp lex method; Simulation  
划问题 ,最后用最优化的方法寻求最优解 ,这种方法有时会  
引起维数灾。  
针对上述问题 ,本文根据 Bang - Bang控制原理 ,将共轭  
1言  
时间最优控制是工程实践中经常遇到的一类最优控制  
问题 ,例如简谐震荡器的快速停振问题 ,导弹控制中的快速  
转接问题 ,惯性导航系统中的快速对准问题于较简单  
的时间最优控制问题可以应用古典变分法和庞特里雅金最  
大值原理进行分析求在实际问题中 , 能求得解析解  
的仅是少,有必要寻求一种能够有效求解时间最优  
控制问题的数值方间最优控制问题的计算方法多是  
把变分法和求解非线性规划最优化问题的一些数值方法和  
技术加以改植和拓展而得到解时间最优控制问  
(
变量和最优时间作为参数 ,然后采用一种混合优化算法 遗  
)
传算法 - 单纯形法 对其进行优化 ,使得系统满足终端状态  
的约束条件 ,从而得到时间最优控制问题的。  
该方法的优点 :该方法需要优化的参数个数为共轭变量  
的个数加上最优时间 ,约束个数为终端受约束状态变量的个  
采用一般的方法即 :将无限维的最优控制问题转化为  
有限维的规划问题 ,得到的待优化的参数和约束条件的个数  
(
)
随着节点个数的增加 计算精度的要求 以变量的个数和控  
制的个数和的幂函数增加 ,有时参数可达到几百个 ,约束也  
有数百个 ,这给参数优化带来了困本文提出的方法相  
对于一般的方法参数要少得多 ,这样有利于提高算法的效率  
和精。  
(
题的传统方法有很多 如梯度顿法轭梯度法尺  
)
度法和 Powell法等 ,但这些算法只能求得局部过参  
数化手段 ,将无穷维的最优控制问题化为有限维的非线性规  
收稿日期 : 2005 - 03 - 06  
163 —  
3
3
3
q
n
(
(
)
)
5gi  
x
t
, t  
3
f
f
f
ψ (  
)
μ
i , k = 1, 2, , n - 1 +  
t
= -  
k
2Bang - Bang控制原理与参数优化方法  
i =1  
i =1  
q
5xk  
2. 1Bang - Bang控制原理 [ 1]  
设有如下仿射系统的状态方程 :  
r
n
3
3
3
3
3
3
3
3
(
(
(
)
)ψ (  
)
(
(
(
)
)ψ (  
)
t | =  
f
fi  
x
t
, t  
t
+
|
bij  
x
t
, t  
f
f
i
f
f
f
i
j=1 i =1  
i =1  
3
3
3
(
)
)
5gi  
x
t
, t  
f
f
3
3
3
f
( )  
xÛ= f x +B  
( )  
x
(
)
(
(
)
)
u, x  
t
= x0  
1
2
0
μ
(
)
)
g
x
t
, t  
= 0,  
i
f
5t  
f
其中  
ψ (  
) ( )  
0 , k = 1, 2, , n 和  
本文以初始状态的共轭变量  
fT x, t = [ f1 x , f2 x , fn  
]
k
(
)
( )  
( )  
( )  
x
时间 t 作为待优化的参数 ,通过参数优化方法对其进行优化  
f
( )  
x
(
( ) )  
x , i = 1, 2, , n; j = 1, 2, , r;  
B
=
bij  
(
) ( ) (  
)
使得在 [0, t ]上采用  
5
6
7 式进行积分使得终端状态满  
f
控制约束  
u
Ur  
)
3
3
3
f
(
(
)
)
= 0。  
g
x
t
, t  
f
其中  
2. 2数优化方法 [ 6]  
Ur = { u | uT  
目标集  
S> {  
性能指标  
=
u1 , u2 , , ur | ui | 1, i = 1, 2, , r}  
(
近年来 ,已经有许多计算参数优化问题的数值计算方  
文采用一种混合的遗传算法解决上述的时间最优控  
制问方法是由遗传算法和单纯型法构成传算  
法可以对问题可行空间进行全局搜索 ,而单纯型法可以增强  
局部搜索能种方法可以有效的提高全局和局部搜索  
能力 ,进而得到问题的全局最优。  
, t = 0, g Rp }  
3
4
(
(
)
)
(
(
)
)
(
(
)
)
x
t
f
, t | g  
f
x
t
f
f
t
J [ u · ] = f 1dt  
(
)
t
0
采用最大值原理对上述仿射系统经过推导可得到如下  
这种方法的伪代码如下 :  
(
)
:
定理 Bang - Bang原理  
POP: =随机产生初始群体  
定理 1:  
REPEAT  
( )  
fm in ,Vm in : =群体中的最优个体  
)
(
)
(
)
(
) (  
)
1 fi x, t , bij x, t , gk x, t i = 1, 2, , n ; j = 1, 2,  
,
(
)
遗传繁殖阶段  
)
r; k = 1, 2, , q 关于变元都是连续可微。  
选择  
交叉  
变异  
5fi 5fi 5bij 5bij  
5x 5t 5x 5t  
)
(
)
(
)
(
i = 1, 2, , n; j = 1,  
2 fi x, t , bij x, t ,  
,
,
,
)
2, , r 都是有界。  
(
)
增强阶段  
V0 : =群体中较好的 n + 1个个体  
REPEAT  
3
u3 t 是快速控制 , x t 是相应的轨迹 ,  
( )  
( )  
ψ( )  
t 是共轭  
变量 , t3 是最优终端时果快速控制问题 1 4 是  
(
)
( )  
f
正则的 ,则快速控制 u3 t :  
( )  
(
ꢀ 几何移动  
)
n
反射  
扩展  
缩小  
缩边  
3
(
(
( ) )ψ ( )  
t , t  
bi1  
bi2  
x
t
i
u13  
u23  
i =1  
n
3
( ) )ψ ( )  
t , t  
x
t
i
u3  
t
=
= S ign  
i =1  
( )  
ꢀꢀꢀ  
UNTIL 终止条件  
u3r  
n
3
(
)
REPLACEMENT 代替 n + 1个最劣个体  
UNTIL 终止条件  
(
( ) )ψ ( )  
bir  
x
t , t  
t
i
i =1  
> S ign[B T  
x3 t ,  
x
t
], t [ t , t3  
]
5
6
3
(
( ) )ψ( )  
t , t  
(
(
)
)
0
f
该方法的主要模块有 :初始化参数 ,产生初始群体 ,产生  
新个体 ,对较好的个体进行优化 ,输出最优。  
3
( ) ψ( ) μ  
t , t 满足如下方程 :  
f
3
k
3
( )  
(
( ) )  
t , t +  
xÛ t = fk  
x
遗传繁殖 :该过程以分布在整个空间的若干个个体作为  
r
n
(
遗传繁殖的初始群体 ,然后通过三种遗传操作 选叉和  
3
3
(
( )  
)
(
( ) )ψ ( )  
t , t  
bkj  
x
t , t S ign{ bij  
x
t }  
i
j =1  
i =1  
)
变异 得到新的个旦新个体通过选择叉和变异产  
(
)
= xkt0  
xk  
t
0
,就对其目标函数的值进行计算 ,然后进行局部优化 ,循环  
执行这一系列过满足下列条件之一时终止程序 :  
3
n
·
(
( ) )  
t , t  
5fi  
x
ψ ( )  
ψ ( )  
t
= -  
t
-
k
i
i =1  
5xk  
)
1 达到最大的代数 MaxGen ;  
3
r
n
n
)
2 个 体 之 间 的 差 异 即 每 个 个 体 Indi 到 最 优 个 体  
(
( ) )  
t , t  
5bij  
x
3
(
( ) )ψ ( )  
t , t  
ψ ( )  
t }  
(
)
{ S ign[ bij  
x
t
]
i =1  
7
i
i
j =1  
i =1  
5xk  
BestPoint的距离的和的平均数小于一个事先给定的小量  
164 —  

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