自适应多目标遗传算法优化区域极点配置的H2/H∞控制

本文主要探讨了2005年发表在《西北工业大学学报》上的一篇论文，标题为“具有区域极点配置的多目标H2/H∞优化控制”。作者马清亮和胡昌华为第二炮兵工程学院自动化系以及西北工业大学航天学院的研究者，他们提出了一个名为ASMOGA（优化空间自适应调整的多目标遗传算法）的方法，旨在解决多目标优化控制中的复杂问题。 论文的核心内容聚焦在如何通过ASMOGA算法改进传统的H2/H∞控制策略，这是一种结合了鲁棒性和稳定性要求的控制理论，适用于卫星等系统，以实现优良的动态性能。H2/H∞控制方法通常利用线性矩阵不等式（LMI）来求解，但这种方法存在一些局限性，比如计算效率较低且优化结果可能过于保守，因为LMI方法依赖于假设条件且每次只提供一个解。 ASMOGA算法的独特之处在于其能够根据种群的质量动态调整优化空间，这使得算法能够更有效地处理众多的闭环区域极点约束条件。通过引入一种新的辅助罚函数，ASMOGA能够在解决多目标问题时，降低优化结果的保守性，从而找到更接近全局最优的解决方案。 论文通过对比ASMOGA算法与LMI方法在某卫星姿态控制系统上的仿真结果，证实了ASMOGA算法在优化效果上的优势。结果显示，ASMOGA算法在兼顾鲁棒性、稳定性和动态性能方面表现得更为出色，优化结果更具实际应用价值。 这篇论文在多目标优化控制领域做出了重要贡献，展示了ASMOGA算法在解决具有区域极点配置问题上的潜力，对于提高控制系统的性能优化具有重要意义。该研究对于工程技术人员理解和应用多目标优化控制技术，特别是在航天器和自动化控制领域，具有很高的参考价值。