递阶优化控制在稳态大系统关联平衡法改进中的应用

"这篇论文主要探讨了在稳态大系统中关联平衡法的改进，通过采用两级递阶优化控制算法来解决子系统间的关联耦合问题，以实现更有效的优化目标。作者钱富才和万百五来自西安交通大学系统工程研究所，他们在研究中提出的方法能够处理一类不可分的稳态优化问题，并且在仿真实验中表现出良好的效果。" 稳态大系统是指由多个相互关联的子系统组成，这些子系统之间存在复杂的动态交互关系。在这样的系统中，优化控制是至关重要的，因为每个子系统的性能指标可能直接影响整个系统的稳定性和效率。传统的关联平衡法是一种处理子系统关联的策略，但该方法在面对某些特定的耦合问题时可能存在局限性。 论文提出了一种新的改进方法，即两级递阶优化控制算法。这种算法的核心思想是利用上下级之间的纵向信息交换来解耦子系统间的关联。具体来说，上级系统可以根据下级系统的状态信息调整其控制策略，以减少子系统间的相互影响。同时，通过子系统间的横向信息传递，可以进一步解耦目标函数，确保各个子系统的目标协调一致，共同朝着全局最优状态前进。 在实际应用中，这种方法的优势在于能够有效地处理那些传统方法难以解决的非可分优化问题。由于子系统的性能指标可能按照一定的顺序耦合，传统的单一优化策略可能无法充分解耦这种复杂关系。而论文提出的两级递阶优化控制算法则提供了一个更灵活、更适应性强的解决方案。 此外，论文通过仿真实验验证了这种方法的有效性。仿真结果表明，改进后的关联平衡法在处理稳态大系统的优化问题时，能够显著提高系统的整体性能，降低了系统的不稳定性和控制难度。 这篇论文的研究成果为大系统的优化控制提供了新的思路，特别是在处理复杂耦合问题时，改进的关联平衡法具有很高的实用价值。这一方法不仅在理论上有重要意义，也为实际工程中的系统设计和优化提供了有力的工具。