智能控制中满意优化的神经网络方法的研究

本项目主要研究控制与决策中的满意优化原理与计算方法问题，并作为应用研究了列车操纵优化的计算方法。提出了满意解的评价、满意度函数描述及满意优化的计算问题。讨论了满意优化问题的分解、几种求解结构及满意度函数的组合运算。研究了反映优化指标及约束的满意度函数，提出了一类多目标（多优化指标）满意优化的适于遗传算法寻优的计算模型和计算方法。应用于控制系统参数优化，效果很好。针对一类实时优化问题，提出了“局部--全局”型满意优化计算模型，以神经网络用于数据组织，用遗传算法进行了全局寻优。将其应用于列车操纵优化问题，提出了有效的智能计算方法，与已有方法相比有明显改进。我们更加认识到满意优化问题值得进一步深入研究。