【摘 要】
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针对在传统飞行控制系统控制器参数整定问题中单目标优化不能同时满足多个控制指标要求的缺点,提出了一种基于改进的NSGA-II算法的多目标进化算法。在改进的NSGA-II算法中,提
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针对在传统飞行控制系统控制器参数整定问题中单目标优化不能同时满足多个控制指标要求的缺点,提出了一种基于改进的NSGA-II算法的多目标进化算法。在改进的NSGA-II算法中,提出了改进的精英保留策略增强算法收敛性;同时,使用改进的自适应模拟二进制(ASBX)算子提高算法效率,提出了使用改进的基于混沌序列的变异算子避免算法陷入局部最优解,以提高算法搜索精度。将改进的算法应用于飞机飞行控制系统设计中。仿真结果表明,该进化算法能够快速有效地进行飞行控制系统参数整定。
Aiming at the shortcomings that the single-objective optimization can not satisfy the requirements of multiple control targets at the same time, the traditional multi-objective evolutionary algorithm based on the improved NSGA-II algorithm is proposed. In the improved NSGA-II algorithm, an improved elitist retention strategy is proposed to enhance the convergence of the algorithm. At the same time, the improved Adaptive Simulation Binary (ASBX) operator is used to improve the efficiency of the algorithm. An improved chaotic sequence- Sub-avoid the algorithm into a local optimal solution to improve the algorithm search accuracy. The improved algorithm is applied to the design of aircraft flight control system. Simulation results show that the evolutionary algorithm can quickly and effectively set the flight control system parameters.
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合肥中辰轻工机械有限公司稳定地发展了近半个世纪，以饮料装备领域的经验积淀不断研发先进技术，赢得了国内外市场的信任。