Heuristic multi-objective optimization for cost function weights selection in finite states model predictive control

机译：有限状态模型预测控制中成本函数权重选择的启发式多目标优化

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This research work investigates an automated and optimal procedure for the selection of the cost function weights in Finite States Model Predictive Control (FS-MPC). This is particularly useful where the cost function is composed by more variables and where other control parameters need to be carefully designed. A Genetic Algorithm (GA) multi-objective optimization approach is here proposed and tested on a case study represented by the FS-MPC of a Shunt Active Power Filter (SAF). The results of this weights optimization procedure are reported and discussed with the aid of Matlab-Simulink simulation tests.

机译：这项研究工作调查了在有限状态模型预测控制（FS-MPC）中选择成本函数权重的自动化最佳过程。当成本函数由更多变量组成并且需要仔细设计其他控制参数时，这特别有用。本文提出了一种遗传算法（GA）多目标优化方法，并在以并联有源电力滤波器（SAF）的FS-MPC为代表的案例研究中进行了测试。借助Matlab-Simulink模拟测试，报告并讨论了此权重优化过程的结果。

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来源
《2011 First Workshop on Predictive Control of Electrical Drives and Power Electronics》|2011年|p.70-75|共6页
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作者
Zanchetta Pericle;
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中图分类电机;
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