An application of swarm intelligence algorithms to control problems which may be described as an optimisation task is analysed in the paper. A multi-purpose implementation of PSO algorithm allowing for optimisation requiring a reduced number of fitness function evaluations is presented. The conducted experiments show the effectiveness and efficiency of the proposed algorithms.
W pracy przedstawiono analizę możliwości zastosowania algorytmów wykorzystujących inteligencję roju w problemach sterowania, które sprowadzić można do zadania optymalizacji. Opracowano uniwersalną implementację algorytmu PSO pozwalającą na przeprowadzenie skutecznej optymalizacji przy zmniejszonej ilości wykonywanych obliczeń funkcji celu. Proponowane rozwiązania obejmują adaptacyjną zmianę parametrów roju przy pomocy układu logiki rozmytej oraz budowę modelu funkcji celu na podstawie punktów uzyskanych we wcześniejszych iteracjach. Przedstawiono sposoby przystosowania algorytmu PSO do rozwiązania zadania identyfikacji parametrycznej modeli nieliniowych oraz strojenia regulatorów (gdzie zaproponowano ekstrapolację optymalizowanego kryterium po wykonaniu niepełnej symulacji lub pomiaru). Skuteczność proponowanego rozwiązania zbadano na stanowisku badawczym wyposażonym w procesor sygnałowy.
