Algoritmos genéticos aplicados al diseño de controladores robustos

• Autores: Miguel Andrés Martínez Iranzo, Javier Sanchis Saez, Francesc Xavier Blasco Ferragud
• Localización: Revista iberoamericana de automática e informática industrial ( RIAI ), ISSN-e 1697-7920, Vol. 3, Nº. 1, 2006, págs. 39-51
• Idioma: español
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  • La estrategia de optimización multiobjetivo denominada Programación Física o Physical Programming (PP) permite al diseñador expresar sus preferencias explícitamente para cada objetivo de diseño (tiempo de establecimiento, estabilidad, etc.) de una forma flexible y con un claro significado ''físico''. Estas preferencias se formulan a través de categorías del tipo deseable, tolerable, inaceptable, etc. asociadas a unos rangos numéricos que el diseñador fija para cada especificación. En este artículo se muestra cómo se puede plantear un problema de control robusto como un problema de optimización multiobjetivo y cómo se puede utilizar PP con Algoritmos Genéticos (AGs) para salvar los problemas que presenta esta técnica frente a funciones con numerosos mínimos locales. En el artículo se resuelve el problema tipo para control robusto de un proceso de masa-muelle y se comparan las soluciones a este problema desarrolladas por otros autores con las obtenidas empleando PP y AGs.