改进遗传算法：高阶区间系统模型的高效降阶

本文主要探讨了"高阶区间系统的模型降阶的算法改进"这一主题，由作者闫哲、王奇伟和孙婉君共同完成。他们在哈尔滨理工大学自动化学院进行研究，关注的焦点在于如何优化处理高阶区间系统模型的复杂性，特别是通过遗传算法来生成更为简洁且保持原有系统特性低阶模型的方法。 传统的高阶区间系统模型降阶过程中，往往涉及到复杂的Routh型微分阵列构造和互反变换，这些步骤既耗时又可能存在稳定性问题。针对这一点，该研究提出了一个创新的改进算法，它简化了多项式处理过程，使得分子和分母多项式的计算变得更加直观和高效。新算法的核心目标是确保在降阶后，所得的低阶模型不仅能够保持原系统的稳态响应特性，而且在计算上更加便捷，避免了繁琐的构建过程，同时确保了降阶后的低阶模型依然保持稳定。 通过实例分析，文章展示了这种改进算法的实际应用效果，证明了它在提高模型简化效率的同时，不会牺牲关键性能指标，从而为高阶区间系统建模和控制提供了实用且高效的工具。研究者闫哲作为主要贡献者，拥有工学博士学位和丰富的学术背景，他的邮箱供读者交流或索取更多资料。 关键词：高阶区间系统、遗传算法、降阶模型、建模，以及"区间系统；遗传算法；降阶模型；建模"的中图分类号，表明了本文的研究方向和专业领域。这项工作对于理解和处理复杂控制系统具有重要意义，有望推动相关领域的研究进展和技术应用。