Algorytmy genetyczne w wielokryterialnej optymalizacji obserwatorów detekcyjnych. - Publikacja - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

Algorytmy genetyczne w wielokryterialnej optymalizacji obserwatorów detekcyjnych.

Abstrakt

W rozdziale przedstawia się możliwości zastosowania podejścia genetycznego do zagadnień wielokryterialnej optymalizacji w przestrzeniach wielowymiarowych z wykorzystaniem koncepcji optymalności w sensie Pareto. Jako przykład ilustrujący rozważane podejście daje się zadanie syntezy obserwatorów stanu służących wykrywaniu błędów występujących w układzie sterowania bezzałogowego statku latającego oraz w układzie napędowym jednostki pływającej. Uzyskane w sposób genetyczny odporne obserwatory detekcyjne demonstrują potencjalną skuteczność proponowanej metody optymalizacji, która (stosownie do postawionych wymagań) pozwala na przykład na projektowanie układów o dużej wrażliwości na błędy oprzyrządowania - przy jednoczesnej odporności na błędy modelowania.

Cytuj jako

Pełna treść

pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu

Słowa kluczowe

Informacje szczegółowe

Kategoria:
Aktywność konferencyjna
Typ:
publikacja w wydawnictwie zbiorowym recenzowanym (także w materiałach konferencyjnych)
Tytuł wydania:
Diagnostyka procesów. Modele, metody sztucznej inteligencji, zastosowania. strony 465 - 511
Język:
polski
Rok wydania:
2002
Opis bibliograficzny:
Kowalczuk Z., Białaszewski T.: Algorytmy genetyczne w wielokryterialnej optymalizacji obserwatorów detekcyjnych. // Diagnostyka procesów. Modele, metody sztucznej inteligencji, zastosowania./ ed. Red. J. Korbicz, J. M. Kościelny, Z. Kowalczuk, W. Cholewa Warszawa: Wydaw. Nauk.-Tech., 2002, s.465-511
Weryfikacja:
Politechnika Gdańska

wyświetlono 70 razy

Publikacje, które mogą cię zainteresować

Meta Tagi