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火电厂多代理控制系统(英文)
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作者 常江 Kwang Y.LEE Raul GARDUNO-RAMIREZ 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第3期405-410,共6页
针对火电厂非线性、多变量和多控制目标的特点,设计了一个火电厂多代理控制系统(PPMACS).在PP MACS中,前馈控制代理(FFCAs)采用神经模糊系统进行决策,反馈控制代理(FBCAs)采用基于遗传算法的模糊系统进行决策.优化任务分解代理(OTDAs)... 针对火电厂非线性、多变量和多控制目标的特点,设计了一个火电厂多代理控制系统(PPMACS).在PP MACS中,前馈控制代理(FFCAs)采用神经模糊系统进行决策,反馈控制代理(FBCAs)采用基于遗传算法的模糊系统进行决策.优化任务分解代理(OTDAs)通过一个优化代理和一个分解代理来进行多目标优化分解PPMACS的任务.协调代理根据运行条件协调PPMACS的各个代理.仿真结果显示了火电厂多代理控制系统能够实现火电单元机组的多目标运行和大范围负荷跟踪.神经网络、模糊逻辑和遗传算法是PPMACS中的智能代理进行决策的有效工具. 展开更多
关键词 决策 反馈控制 前馈控制 模糊逻辑 遗传算法 多代理控制系统 神经网络
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火电厂Multiagent控制系统中的优化任务分解Agents
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作者 常江 Kwang.Y.Lee 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第5期36-38,共3页
提出了一个火电厂多代理控制系统(MACS),并详细介绍了其中优化任务分解代理子系统(OTDAS)的目标、决策和运行。OTDAS通过一个优化代理和一个分解代理对火电厂多代理控制系统的任务进行了优化分解。优化代理的决策采用了遗传算法(GA)。OT... 提出了一个火电厂多代理控制系统(MACS),并详细介绍了其中优化任务分解代理子系统(OTDAS)的目标、决策和运行。OTDAS通过一个优化代理和一个分解代理对火电厂多代理控制系统的任务进行了优化分解。优化代理的决策采用了遗传算法(GA)。OTDAS的运行结果表明GA是Agent决策的有效工具。 展开更多
关键词 多代理 决策 火电厂控制 遗传算法
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