Resumen

El objetivo principal de este trabajo es optimizar los parámetros de realimentación de estado utilizando un método inteligente, el AG, Hermite-Biehler y el algoritmo del caos. El AG se aplica para la búsqueda local, pero tiene algunas deficiencias, como el atrapamiento en un mínimo local y la convergencia lenta, por lo que la combinación de Hermite-Biehler y el algoritmo del caos se ha añadido al AG para evitar sus deficiencias. La división del espacio de búsqueda suele realizarse mediante el algoritmo genético de población distribuida (AGPD). Además, utilizando el Teorema de Hermite-Biehler generalizado se puede encontrar el dominio de los parámetros. Para acelerar la convergencia en el primer paso, el método Hermite-Biehler encuentra algunos intervalos para el controlador, en el siguiente paso se añadirá el AG y, finalmente, la perturbación caótica ayudará al algoritmo a alcanzar un mínimo global. Por lo tanto, el método propuesto puede optimizar los parámetros del controlador de realimentación de estado.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:hermite, algoritmo del caos, controlador de realimentación de estado, parámetros de realimentación de estado, biehler, deficiencias, parámetros, teorema de biehler, método de biehler, perturbación caótica
• Keywords:hermite, chaos algorithm, state feedback controller, state feedback parameters, biehler, deficiencies, parameters, biehler theorem, biehler method, chaos disturbance