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| 題 名 | Optimal L壵 Model Reduction Using Genetic Algorithms=利用基因演算法解L壵最適簡化模式問題 |
|---|---|
| 作 者 | 呂政芳; 黃奇; | 書刊名 | 中國工程學刊 |
| 卷 期 | 24:5 2001.09[民90.09] |
| 頁 次 | 頁607-618 |
| 分類號 | 440.11 |
| 關鍵詞 | 基因演算法; 模式簡化; 最適化; Genetic algorithms; Model reduction; Optimization; |
| 語 文 | 英文(English) |
| 中文摘要 | 本文探討有關利用基因演算法解L�掖抩A簡化模式問題,更精確地說,本文中提出 一有效的途徑, 使得基因演算法可以用於求得高階線性系統的簡化模式而使近似誤差的 L �掃d數達到最小。 本文提出的途徑有以下三個優點:( i )基因演算之搜尋的參數區間為 有界; ( ii )原系統的有限及無窮零點結構以及穩定性均可保留在簡化模式中; ( iii )基因演算法的解之準確度可大幅提昇。 前兩項優點源自於將簡化模式以 Schur 和反 Schur 多項式參數化表示,而第三個優點系利用搜尋區域收縮和局部改善等方法達成。 |
| 英文摘要 | In this paper, we are concerned with the solution of optimal L�� model-reduction problems using genetic algorithms (GAs). More precisely, we present an approach to facilitate using GAs to effectively search optimal reduced-order models for high-order linear time-invariant systems such that the L �� -norm of approximation error is minimized. The proposed approach has the following distinct features: (i) the parameter space for GA search is bounded; (ii) the finite and infinite zero structures, as well as the stability of the original system is retained in the reduced-order models; and (ii) the GA solution accuracy can be greatly enhanced. The first two features are achieved through representing a reduced-order model in a transfer function parameterized in terms of Schur and anti-Schur polynomials, whereas the third feature is gained by using schemes of region contraction and local improvement. |
本系統中英文摘要資訊取自各篇刊載內容。