UM MODELO HÍBRIDO DE BUSCA HARMÔNICA E OTIMIZAÇÃO POR ENXAME DE PARTÍCULAS APLICADO NO PROJETO DO CONTROLADOR LQR
Resumo¾ O presente artigo apresenta a aplicação do Algoritmo de Busca Harmônica e de uma versão híbrida de Busca Harmônica e Otimização por Enxame de Partículas na determinação otimizada das matrizes de ponderação do Regulador Linear Quadrático. Esse controlador possui excelentes propriedades de estabilidade robusta, entretanto, seu projeto possui uma dificuldade relacionada à definição de duas matrizes, Q e R. Um algoritmo de Busca Harmônica padrão foi implementado e aplicado na busca das matrizes. A fim de obter uma melhor performance, foi utilizada a técnica Otimização por Enxame de Partículas para prover uma auto-adaptação em um dos parâmetros da Busca Harmônica. Ao aplicar no problema, tanto a versão padrão quanto a versão híbrida apresentaram bons resultados, contudo, a versão híbrida obteve melhores resultados em três aspectos: Tempo de convergência, minimização do valor da função de avaliação e número de iterações.
UM MODELO HÍBRIDO DE BUSCA HARMÔNICA E OTIMIZAÇÃO POR ENXAME DE PARTÍCULAS APLICADO NO PROJETO DO CONTROLADOR LQR
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DOI: 10.22533/at.ed.0022217087
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Palavras-chave: Busca Harmônica, Otimização por Enxame de Partículas, Controle Ótimo, Regulador Linear Quadrático, Controle Inteligente
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Keywords: Harmony Search Algorithm, Particle Swarm Optimization, Optmal Control, Linear Quadratic Regulator, Intelligent Control
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Abstract:
This article presents the application of the Harmoniy Search Algorithm and a hybrid version of Harmonica Search Algorithm with Particle Swarm Optimization to the automatic weighting of matrices of Linear Quadratic Regulator. This controller has excellent properties of robust stability, however, the implementation this one has a related difficulty defining two weighting matrices Q and R. A Harmony Search Algorithm was implemented and applied in the search of the weighting matrices. In order to obtain a better performance,a implementation of Particle Swarm Optimization was used to provide a self-adaptation in one of the Harmonic Search parameters. When applying the search, both the standard version and the hybrid version showed good results, however, the hybrid version produced better results in two aspects: convergence time and minimizing the evaluation function value.
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Número de páginas: 6
- VANDILBERTO P. PINTO
- MÁRCIO A. B. AMORA
- RÔMULO N. C. ALMEIDA
- Luís Bruno Pereira do Nascimento
