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摘要
为了更加高效地求解多目标优化问题,提出了一种基于P系统的仿生优化算法.算法结合P系统的动态膜结构以增强算法的适应性,同时结合经典的NSGA-Ⅱ拥挤距离选择策略和膜内仿生自噬机制提高算法所得最优Pareto解的多样性.此外,算法内循环中的动态变异、交流及交叉等规则使得所提算法获得的Pareto最优边界与真实Pareto最优前沿的逼近度更高.仿真实验结果表明:该算法处理多目标优化问题时所得解集具有更好的收敛度和多样性.将该算法应用于非最小相位对象的PID控制器的多目标优化设计,获得了较好的系列非劣控制器组,基于搜索结果的PID切换控制策略具有满意的控制效果.
- 出版日期2016
- 单位南京工业大学
