一种求解最优控制问题的混合WNN-PSO算法

• 作者: 张强 张晓东 李树荣 雷阳
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 最优控制 小波神经网络 参数化 粒子群
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 仿真建模与仿真算法及数值仿真
• 页码范围: 425-429
• 分类号: TP273.1
• 语种: 中文

摘要

针对最优控制问题的数值求解,提出了一种混合小波神经网络粒子群(WNN-PSO)算法,算法首先利用小波神经网络的非线性逼近能力参数化最优控制轨迹,将最优控制问题转化为非线性规划(NLP)问题,其决策变量为小波神经网络的参数,然后采用粒子群(PSO)算法优化小波神经网络参数,获得NLP问题的全局最优解.针对Bang-Bang最优控制问题和一个经典的化工过程最优控制问题进行仿真研究,验证了所提出算法的可行性和有效性.