改进NSGA-II算法在飞行控制系统优化中的应用

"这篇论文研究了基于改进的多目标进化算法在飞行控制系统优化中的应用，具体涉及NSGA-II算法的改进，包括精英保留策略的增强和自适应模拟二进制算子以及混沌序列变异算子的改进，以解决单目标优化无法兼顾多个控制指标的问题。该方法成功应用于飞行控制系统参数整定，仿真结果显示优化效果显著。" 在这篇论文中，研究人员针对飞行控制系统控制器参数整定的挑战，即传统的单目标优化方法无法同时优化多个控制指标，提出了一种基于改进的非支配排序遗传算法第二代（NSGA-II）的多目标进化算法。NSGA-II是一种广泛应用的多目标优化算法，其基本思想是通过种群进化来寻找非支配解集，从而达到平衡不同目标之间的冲突。 在改进的NSGA-II算法中，研究人员引入了两个关键创新点。首先，他们改进了精英保留策略，这是一种保持优秀解决方案以促进算法收敛性的方法。通过对精英个体的更有效管理和选择，算法能更好地保留先前迭代中的优良特性，从而增强了算法的全局搜索能力和收敛速度。其次，算法采用了改进的自适应模拟二进制交叉（ASBX）算子，该算子可以根据当前种群状态动态调整交叉概率，以提高算法在复杂优化问题中的效率。此外，还提出了一种基于混沌序列的变异算子的改进版本，目的是防止算法陷入局部最优解，混沌序列的随机性和遍历性有助于算法在搜索空间中进行更广泛的探索，从而提高搜索精度。 研究人员将这个改进的多目标进化算法应用于实际的飞机飞行控制系统设计中，通过仿真验证了算法的有效性。仿真结果表明，该算法能迅速且有效地对飞行控制系统的参数进行整定，满足多种控制性能指标的同时，提高了系统的整体性能。 这篇论文的工作对于飞行控制领域的研究具有重要意义，它提供了一种更高效的多目标优化方法，可以广泛应用于飞行控制系统的设计和优化中，以解决复杂的控制问题，实现更优的飞行性能。同时，提出的改进策略也为其他领域的多目标优化问题提供了参考。