一种求解最优控制问题的混合WNN-PSO算法 |
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引用本文: | 李树荣,雷阳,张强,张晓东. 一种求解最优控制问题的混合WNN-PSO算法[J]. 系统仿真学报, 2013, 25(3) |
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作者姓名: | 李树荣 雷阳 张强 张晓东 |
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作者单位: | 中国石油大学(华东)信息与控制工程学院,东营,257061 |
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基金项目: | 国家自然科学基金,国家科技重大专项资助 |
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摘 要: | 针对最优控制问题的数值求解,提出了一种混合小波神经网络粒子群(WNN-PSO)算法,算法首先利用小波神经网络的非线性逼近能力参数化最优控制轨迹,将最优控制问题转化为非线性规划(NLP)问题,其决策变量为小波神经网络的参数,然后采用粒子群(PSO)算法优化小波神经网络参数,获得NLP问题的全局最优解.针对Bang-Bang最优控制问题和一个经典的化工过程最优控制问题进行仿真研究,验证了所提出算法的可行性和有效性.
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关 键 词: | 最优控制 小波神经网络 参数化 粒子群 |
Hybrid WNN-PSO Algorithm for Optimal Control Problems |
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Abstract: | |
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