[發明專利]基于群決策檢索策略的多目標評價優化方法

無效

• 申請號: 201110447860.6
• 申請日: 2011-12-28
• 公開（公告）號: CN102540879A
• 公開（公告）日: 2012-07-04
• 發明（設計）人: 嚴愛軍;張春曉;盧園園
• 申請（專利權）人: 北京工業大學
• 主分類號: G05B13/00
• 分類號: G05B13/00
• 代理公司: 北京思海天達知識產權代理有限公司 11203
• 代理人: 張慧

1.一種基于群決策檢索策略的多目標評價優化方法，其特征在于，基于設定值的多目標評價結構，案例推理的設定模型根據被控系統發送的過程信息Z，給出當前狀況下的控制回路設定值x₁～x_n，經由系統模型運算后，仿真輸出產品質量y₁、產量y₂以及能耗y₃，由此進入到設定值的評價環節；將產品質量y₁、產量y₂以及能耗y₃與期望的目標值y_s1、y_s2以及y_s3進行比較，如果誤差e₁～e₃均在容許的范圍內，則將x₁～x_n作為當前的控制回路設定值參與到控制中，如果任一個指標的誤差超出容許的范圍，則由基于專家規則的補償模型輸出設定值的補償校正值Δx₁～Δx_n，經補償校正后的設定值X₁～X_n再次由系統模型進行運算，直至誤差e₁～e₃均在容許的范圍內，則將X₁～X_n作為控制回路的設定值參與到被控系統的過程控制；

對于被控系統的過程控制用下面的非線性式子進行描述：

(y₁，y₂，y₃)＝f(x₁，x₂，Λ，x_n)

其中，y₁、y₂以及y₃分別表示產品質量、產量以及能耗，屬于被控變量的范疇；分別表示對生產指標具有決定性影響的n個變量，即各控制回路的設定值；假設為合理設置，則y₁、y₂以及y₃能控制在期望的目標范圍內；包括以下步驟：

步驟1：對歷史案例集，利用遺傳算法對權重隨機賦值，并用以下公式解碼；

記測試案例集中的設定解為x₁′，x₂′，L，x_n′，定義如下的適應度函數：

E=minΣj=1n|xj-xj′|---(1)]]>

在各輸入變量的權重ε_i，將ε₁，ε₂，L，ε_m進行編碼并組合成一個碼鏈，由編碼換算為數值的計算公式是：

ϵm=diΣi=1mdi---(2)]]>

其中，d_i是權重ε_i的解碼；

步驟2：利用遺傳以及案例檢索相似度的計算公式，通過迭代尋優得到q組權重；

步驟3：利用得到的q組權重得到相應的設定值；

步驟4：利用以下公式得到每組設定值的偏差度；

λi=Σj=1n|xj,i-xj′|Σi=1qΣj=1n|xj,i-xj′|---(3)]]>

λ_i越小，表示檢索結果的誤差越小，從群決策角度來說，表示該決策的權威性越大；

步驟5：利用以下公式得到案例各屬性的權重值；

通過遺傳算法得到多組的屬性權重值，將每一組權重作為一個決策，利用群基數效用函數的構造思想，給出通過偏差度及q組權重共同決策出最終權重的公式：

ϵj′=1qΣi=1qϵjλi,j=1,2,L,m---(4)]]>

步驟6：由式(5)-式(11)計算控制回路的初始設定值；

設定模型中的案例記錄可表示為

C_k＝(Z_k；X_k)，k＝1，2，Λp???????????(5)

其中，p是歷史案例總數。歷史案例的過程信息Z_k和相應的回路設定解X_k可分別表示為

Z_k＝(z_1，k，z_2，k，Λz_m，k)??????????(6)

X_k＝(x_1，k，x_2，k，Λ，x_n，k)????????(7)

其中，m為過程信息中的變量個數。被控系統輸出的過程信息Z與每一條案例記錄的過程信息描述Z_k的相似度是：

S(Z,Zk)=Σi=1mϵi(1-|zi-zi,k|Max(zi,zi,k))---(8)]]>

其中，ε_i是過程信息Z中各變量的權重，滿足：

Σi=1mϵi=1---(9)]]>

設相似度的閾值是S_v∈(0，1]，以此閾值檢索出的匹配案例個數為l，這些匹配案例的相似度是：

So,o=1,2,L,ls.t.So≥Sv---(10)]]>

由于本次檢索出相應于匹配案例的一組設定解共有l個，為表述的方便，將l個設定解記為(x_1，o，x_2，o，Λ，x_n，o)，則控制回路的設定值則可以表示為如下式子：

xj=(Σo=1lSo×xj,o)/Σo=1lSo,j=1,2,Λ,n---(11)]]>

步驟7：通過計算機仿真輸出產品質量、產量和單位時間的能耗指標y₁～y₃；

步驟8：由以下公式對設定值進行評價；

系統模型主要模擬一個具體的生產過程，根據上述的設定值可以進行計算機仿真，輸出值就是產品質量、產量和單位時間的能耗指標y₁～y₃，與期望值y_s1～y_s3之差的絕對值為

e_i＝|y_i-y_si|，i＝1，2，3????????????????(12)

若指標精度均滿足要求，則將設定值送至被控系統執行；否則轉到步驟9；

步驟9：由下式對設定值進行補償校正，并轉至步驟7；

IF<e₁＞Δ₁?or?e₂＞Δ₂?or?e₃＞Δ₃＞THEN＜X_j＝x_j+Δx_j>????????(13)

其中，Δx_j為事先根據領域知識確定的校正值。