Análise de controle via algoritmo particle swarm optimization

Abstract

Metaheuristic algorithms have become popular lately as an optimization method due to their similarity to natural adaptation events. In this context, such algorithms have the ability to cover several areas, in which for control systems such algorithms present a new way of developing and adapting control laws that are adapted and improved for different situations in which the dynamic system can be found. This work aims to utilize the metaheuristic algorithm particle swarm optimization in which three populations of gains, generated in different ways, are optimized by the algorithm and adapted for different situations of parameters of the analyzed system. Resumo: Algoritmos meataheurísticos se tornaram populares ultimamente como método de otimização devido a sua similaridade com eventos naturais de adaptação. Neste contexto, tais algoritmos possuem a capacidade de abranger diversas áreas, em que para sistemas de controle tais algoritmos apresentam um novo meio de desenvolver e adaptar leis de controle que são adaptadas e melhoradas para diversas situações em que o sistema dinâmico pode ser encontrado. Este trabalho visa utilizar o algoritmo metaheurístico particle swarm optimization em que três populações de ganhos, gerados de formas diferentes, são otimizados pelo algoritmo e adaptados para diferentes situações de parâmetros do sistema analisado.