基于改進教與學算法的滑?刂蒲芯
【學位單位】:南京航空航天大學
【學位級別】:碩士
【學位年份】:2018
【中圖分類】:TP18;TP273
【部分圖文】:
每個學員的成績,從而提高班級平均值。需要注意的是,學員所能獲取的知識教師和班級平均值的差值,還取決于教師的教學因子和學生的學習能力,因此提升空間是有限的。學員的學科成績服從正態(tài)分布,則“教”階段可用圖 1 表示:在最初,班級平 30Aean ,平均成績低且分布較廣。經(jīng)過教師多次的“教”過程,班級平均成 80BMean ,成績提高且分布集中。具體的教學方法如式(2.2)和(2.3)。X X differenceioldinewdifference ( X Mean)iteacherir TFioldX 和inewX 分別表示第i個學員學習前和學習后的值, NPiiNP11Mean X表 的 平 均 值 。 此 外 , 式 中 還 有 兩 個 重 要 的 參 數(shù) : 教 師 的 教 學 ound1 rand(0,1) 和學生的學習步長 rrand(0,1)i 。前者表征了教師的教表征了學生的學習能力。
圖 2.2 基本 TLBO 算法流程圖教與學算法作為一種新興的算法,其應用研究是必不可少的。本文主要將教與學算法到滑?刂浦,研究教與學算法對滑模控制方法的優(yōu)化。2.2 節(jié)主要介紹了滑模控制的概念。.2 滑模變結(jié)構(gòu)控制的基本概念滑模變結(jié)構(gòu)控制由于其滑動模態(tài)是可以進行設計的且與對參數(shù)的攝動和外干擾具有性,因而可以適用于各種復雜的不確定線性和非線性系統(tǒng)、連續(xù)和離散系統(tǒng),在實際工得到了廣泛應用;?刂仆ㄟ^控制量的切換使系統(tǒng)沿著滑模面運動,其控制系統(tǒng)的特參數(shù)僅取決于設計的滑模面,對于系統(tǒng)的參數(shù)攝動和外界干擾不靈敏,具有很強的魯棒
可以對模糊邏輯的靈敏度進行調(diào)節(jié)。r 的取值過大,則模糊邏輯在 0 附近反應遲鈍;r 的取值太小,又會使模糊邏輯的靈敏度過高,無法達到柔化輸入輸出的目的。此外,考慮到切換控制項增益的變化量 是影響 的唯一因素,而 的選取不當會使得控制器的性能被破壞。而 在模糊化的過程中,其論域的劃分是無跡可尋的,而依據(jù)經(jīng)驗的劃分往往也需要經(jīng)過多次試湊。即便這樣,得到的變量區(qū)間也無法保證在模糊控制中全程適用。變量區(qū)間太小,則模糊邏輯的調(diào)節(jié)范圍太小,未必能使控制器的性能得到改善。而變量區(qū)間過大,則調(diào)節(jié)不夠精確,甚至會使模糊控制器的輸出過大反而加重了抖振現(xiàn)象。為了得到合適的r 和 的論域,可以考慮應用量子教與學算法進行求解。將r 和 的論域作為求解目標,模糊滑?刂破鞯木C合性能作為優(yōu)化目標,采用量子教與學算法得出最優(yōu)解使得模糊控制器具有最優(yōu)的靈敏度和精確度,從而使模糊滑模控制器的性能最優(yōu)。定義優(yōu)化目標為 JsQsxRxd TtT()210 ( Q, R為自選正定矩陣),目的是使求得的最優(yōu)解能使模糊滑?刂破骶哂凶顑(yōu)的控制性能和較好的滑動模態(tài)。設置算法種群規(guī)模為 NP 20,迭代次數(shù) G 20,采用量子教與學算法進行計算,得到的最優(yōu)解為: r 0.4527, 的論域為[-36.6627,36.6627]。模糊控制器的隸屬度函數(shù)被柔化為如圖 4.11 所示:
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