加速收敛的多目标进化算法优化混合H2/H∞控制

本文主要探讨了"基于多目标进化算法的混合H2/H∞优化控制"这一主题，针对混合控制系统的复杂性和对性能指标的双重关注，提出了创新性的优化策略。H2/H∞控制是一种综合性的控制理论，旨在同时优化系统在均方根性能（H2）和无穷范数性能（H∞）下的表现，这在实际工业应用中具有重要意义，如电力系统、航空航天等领域。 作者提出了一种多目标进化算法，该算法的目标是解决混合H2/H∞控制问题中的多目标优化问题。通过将线性矩阵不等式（LMI）方法的优化结果作为算法的初始种群，这种方法旨在利用已有的解决方案作为起点，以加速算法的收敛过程。LMI是控制理论中一种强大的工具，它能够转化为求解线性优化问题，从而找到控制器设计中的可行解。 为了进一步提高算法的有效性和效率，文中引入了群体排序技术，这种技术有助于筛选出最有潜力的个体，以确保算法向全局最优解靠近。小生境和最优保留策略也被整合到算法中，小生境模拟了生物进化中的环境多样性，使得算法能够在局部最优解中寻找全球最优，而最优保留则保留了最优解，防止算法陷入局部最优陷阱。 通过仿真结果的对比，本文证明了多目标进化算法相较于LMI方法，其优化结果具有更好的非劣解性质，即在满足一定性能要求的同时，能提供更为保守的解决方案。这意味着使用多目标进化算法设计的控制系统，在保证性能稳定性的前提下，可能具有更高的灵活性和适应性。 这项工作不仅提供了混合H2/H∞控制的一种新颖优化手段，还展示了多目标进化算法在解决此类复杂控制问题上的优势。这对于提高控制系统的性能、降低控制成本以及增强系统的鲁棒性都具有实际价值。未来的研究可以进一步探索如何改进算法效率，或者扩展到其他复杂的控制领域。