模型降阶和参数估计的一种快速遗传算法(2)

数的搜索区间设为 z ∈[ 4, 5], z∈ t o, 1], z。∈

[ 2, 3], z。∈t o, 1], z ∈E o, 1] .精确评价即由式 ( 4 )计算降阶模型的性能，进而转化为适配值 f一 2— 2/ ( 1+e - J ) .分别对精确评价和插值评价方法 (丁一 0 . 9, 0 . 9 9, 0 . 9 9 9 9 )均随机运行 5 0次，表1给出了不同情况下运行时间统计和所得最优降阶模型，图1 和图 2显示了 T一 0 . 9时精确与插值评价次数的动态变化以及最优与平均适配值的变化 .图 1中实线和虚线分别表示精确评价次数和插值评价次数的变化曲线，图2中实线和虚线分别表示平均适配值和

按式 ( 8 )和 ( 9 )得到子代个体的适配值和可信度

r.

S t e p 9:对于每个子代个体，若其可信度 r<丁，则采用精确评价重新计算其适配值，然后将其可信度更新为 r一 1;若其可信度丁≤ r<1,则以概率 P, 采用精确评价重新计算其适配值，然后将其可信度更新为 r一 1 .

S t e p 1 0:令一+ 2 .若< N,则返回S t e p 5;否则，令 k— k+ 1,并转 S t e p 1 1 .

S t e p 1 1:若 k<Ⅳ,则将所有父代个体和所有

子代个体合并，选取其中最好的Ⅳ个个体作为种群 P(是+ 1 ),然后令 k— k+ 1,并返回 S t e p 4;否则，输出最优个体并结束算法 . 可见，算法利用父代信息估计后代个体的性能，大大降低了适配值精确评价计算量和计算时间， 提高了搜索效率 .另外，算法通过对个体可信度的大小进行判断来决定是否需要修正其适配值 .显然，丁和P,越大，则需要重新评价的个体数越多，算法就越接近于精确评价方法，节省的计算量幅度越小；反之，丁越小则采用插值评价的个体数就越多，节省计算量的幅度就大，但搜索性能可能下降 .图1 评价次数的变化曲线

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仿真与分析考虑四阶最小相位系统。 及其降阶模型∞ 一一…一值一… 表1 各方法的搜索结果和计算时间比较

4 . 1 模型降阶

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王凌等：模型降阶和参数估计的一种快速遗传算法

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最优适配值的变化曲线 .硬件环境： AMD 1 G Hz处理器， 2 5 6 M内存；软件平台： MS Wi n d o ws 2 0 0 0操作系统， MS VC++ 6 . 0编译软件 . 由表 1可见，插值评价方法相对精确评价方法节省了 7 O%~9 O%的计算时间.由图 1可见，插值评价方法每代中均有相当数量的个体采用插值估计适配值，减少了精确评价的次数，从而缩短了 GA在评价环节上的时间，提高了算法搜索的实时性 .同时，图 2曲线表明插值评价方法具有较快的收敛性 . 在降阶模型的性能方面，表 1表明精确评价方法所

数的性能， 与适配值的关系同前 .分别对精确评价和插值评价方法 (一0 . 5, 0 . 7, 0 . 9 )均随机运行 5 O次，表 2给出了不同情况下运行时间统计，各方法的搜索结果如表 3所示，图3和图 4显示了 T一 0 . 9

时精确评价和插值评价次数的动态变化以及最优和平均适配值的变化.图 3的实线和虚线分别表示精确评价和插值评

价次数的曲线，图 4中的实线和虚线分别表示平均适配值和最优适配值的变化曲线 . 由表 2可见，插值评价方法相对精确评价方法节省了 8 5%~ 9 O%的计算时间.图 3表明插值评价

得结果仅稍好于插值评价方法的结果，偏差不大.而插值方法节省了 7 O%以上的计算时间，效率有大幅度的改善. 4 . 2 参数估计选取如下 Ha mme r s t e i n模型[ 6]进行研究：

方法每代中均有相当数量的个体采用插值估计适配值，缩短了算法在评价环节上的时间，提高了算法效率.图 4曲线表明插值评价方法较快的收敛性 .另外，表 3显示精确评价方法的结果稍好于插值评价方法的结果，但偏差不大，插值评价方法所得的某些参数优于精确评价方法的结果 .而插值方法节省了 8 5%以上的计算时间，因此其效率大大高于精确评价方法.

f A( 一 ) (五 )一z - ' l B( z一 )≯[“ (五 )],A( _| 1 )一 1+ n 1 _| 1+ n 2 _。, 【 B(一 )一 b o+ b】 _。 . ( 1 2 )

其中I “+ 1/ 2一￣/ 1/ 2,.

I

5≥“≥一 1/ 2;一

I l 一 l U+1/ 2一￣/ 1/ 2,5≤“<一 1/ 2 .

待估计参数为 n , n 2, b。, b 和 d .假设真实参数为 n一一 1 . 5, n:一 0 . 7, b。一

1 . 0, b 一0 . 5, d一 2, U为[一5, 5]上均匀分布的白 噪声，令 M一 1 0 0, GA参数同前 .参数搜索区间设置为n ∈[~2,一1], n:∈E o, 1], b。∈E o . 5, 1 . 5], b ∈E o, 1], d∈ E o, 3] .精确评价由式 ( 6 )计算估计参表 2 各方法计算时间的比较

图3 评价次数的变化曲线

表3 各方法搜索结果的比较进化代数

图4 平均适配值和最优适配值的变化曲线

通过对上述模型降阶和参数估计的仿真研究表明，本文方法可大幅度减少算法的计算量，提高算法的实时性.对于解决适配值评价费时的问题及对算法实时性要求较高

的场合，本文方法是一种有效的途径. (下转第 4 3 3页 )

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李俊等：可重构制造系统可重构逻辑控制器设计与实现

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等), r在这个代码框架的基础上，采用J a v a语言编写应用相关的用户代码 .3 )上述过程生成的服务器框架、组件实现框架

统软件集成起来.进一步的研究将着重基于 P e t r i网的可重构装配系统逻辑控制建模、分析、优化的理论和方法 .

和组件的用户代码 3部分文件经 J B u i l d e r X平台生成组件实现文件 .4 )利用Op e n C CM打包器对 1 )~3 )步生成的文

参考文献 ( R e f e r e n c e s )[ 1]Ko r e n Y,He i s e l U,J o v a n e E,e t a 1 .Re c o n f i g u r a b l e ma n u f a c t u r i n g s y s t e ms [J] . C R 1 P An n a l s—Ma n u f a c t u r i n g Te c h n o l o g y, 1 9 9 9, 4 8 ( 2 ): 5 2 7 - 5 4 0 .

件打包，生成 Z I P格式的 C ORB A组件包和 S o f t p k g 描述文件.5 )将生成的单元控制器和站点控制器相应的

[ 2]P a r k E,T i l b u r y D M,Kh a r g o n e k a r P P .A mo d e l i n ga n d a n a l y s i s me t h o d o l o g y f o r mo d u l a r l o g i c c o n t r o l l e r s

各组件包及其 Ho me属性文件、组件属性文件经Op e n CC M装配工具生成单元控制器组件装配包和站点控制器组件装配包 . ’ 6 )用 J a v a编写客户端源代码，结合各个组件

o f ma c h i n i n g s y s t e ms u s i n g P e t r i n e t s f o r ma l i s m[ J] .1 EEE Tr a n s o n S y s t e m Ma n a n d C y b e r n e t i c s, 2 0 0 1, 3 1 ( 2 ): 1 6 8— 1 8 6 .

[ 3]涂序彦 .力系纺茁励理硷[ M] .北京：国防工

业出版社，1 99 4.

I D L编译器生成的客户桩生成完整的客户程序 . 7 )上述所有组件的代码实现并打包后，由 Op e n C C M部署器进一步将组件装配部署到目标主机，形成实际的可重构逻辑控制器软件系统 .

[ 4]F r e y G.De s i g n a n d f o r ma l a n a l y s i s o f P e t r i n e t b a s e d

l o g i c c o n t r o l a l g o r i t h ms[ D] . Ge r ma n y:I n s t i t u t e o fP r o c e s s Au t o ma t i o n, 2 0 0 2 .

[ 5]Ob j e c t Ma n a g e me n t Gr o u p .COR B A c o mp o n e n t s[ EB/OL] .h t t p:// www.o mg .o r g/ t e c h n o l o g y/ d o c u me n t s/c O r b a— s p e c— c a t a l O g . h t m, 2 0 0 2, 6 . …… 此处隐藏：4076字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……